Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü

İktisat Anabilim Dalı

AR-GE HARCAMALARININ EKONOMİK BÜYÜMEYE ETKİSİ: BİR LİTERATÜR İNCELEMESİ

Bilal ÜNVERDİ

Yüksek Lisans Tezi

Ankara, 2016

AR-GE HARCAMALARININ EKONOMİK BÜYÜMEYE ETKİSİ: BİR

LİTERATÜR İNCELEMESİ

Bilal ÜNVERDİ

Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü

İktisat Anabilim Dalı

Yüksek Lisans Tezi

Ankara, 2016

iii

ÖZET

ÜNVERDİ, Bilal. Ar-Ge Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisi:Bir Literatür

İncelemesi, Yüksek Lisans Tezi, Ankara, 2016.

1980’li yıllardan itibaren teknolojik gelişmenin içsel olarak belirlendiği büyüme

modelleri araştırma-geliştirme (Ar-Ge) faaliyetlerinin ekonomik büyümedeki rolünü

göstermiştir. Bu modeller büyük ölçekli ekonomilerin uzun dönemde daha büyük

oranlarda büyüdüğünü ortaya koymaktadır. Bu modellerde öngörülen ölçek etkisi

ampirik olarak desteklenemediğinden 1990’lı yıllarda ikinci nesil içsel büyüme

modelleri geliştirilmiştir. Bu tezde, teorik literatürdeki Ar-Ge ve ekonomik büyüme

ilişkisi birinci ve ikinci nesil içsel büyüme teorileri çerçevesinde değerlendirilmiştir.

Ayrıca, bu ilişkiye yönelik ampirik çalışmalar ve bulguları incelenmiş ve temel

istatistikler çerçevesinde dünyada ve Türkiye’de Ar-Ge harcamaları analizi yapılmıştır.

Literatürde Türkiye örneğinde yapılan ampirik çalışmaların genel olarak tek katmanlı

olarak değerlendirildiği ve nedensellik ile eşbütünleşme testlerine dayandığı tespit

edilmiştir. Özellikle Türkiye örneğinde ikinci nesil teorik yaklaşımları da dikkate alan

kapsamlı ampirik çalışmaların yapılması önem arz etmektedir.

Anahtar Sözcükler

Ar-Ge, Ekonomik Büyüme, Ar-Ge Harcamaları, Yenilik, Teknolojik Gelişim

iv

ABSTRACT

ÜNVERDİ, Bilal. Effects of R&D Expenditures on Economic Growth: A Literature

Survey, Master’s Thesis, Ankara, 2016.

The growth models encompassing technological development endogenously have

shown the role of research and development (R&D) on economic growth. These models

reveal that large-scale economies grow at a greater rate in the long run, known as scale

effect. Since the predicted scale effect in these models cannot be empirically supported,

second-generation endogenous growth models were developed in 1990s. In this thesis,

theoretical literature on the relationship between R&D and economic growth is

evaluated within the first and second generation endogenous growth theories. Also,

empirical studies and findings related to this relationship are examined. An analysis of

R&D expenditures in Turkey and in the world is carried out using some basic statistics

over time. In the literature, it is observed that the empirical studies on the subject for the

case of Turkey have generally adopted less elaborated techniques based on causality

and cointegration tests. It is important to carry out more comprehensive empirical

studies specifically focusing on Turkish economy that take into account second

generation theoretical approaches.

Key Words

R&D, Economic Growth, R&D Expenditure, Innovation, Technological Development

v

İÇİNDEKİLER

KABUL VE ONAY .......................................................................................................... i

BİLDİRİM ....................................................................................................................... ii

ÖZET .............................................................................................................................. iii

ABSTRACT .................................................................................................................... iv

İÇİNDEKİLER ............................................................................................................... v

KISALTMALAR DİZİNİ ............................................................................................ vii

TABLOLAR DİZİNİ ................................................................................................... viii

GRAFİKLER VE ŞEKİLLER DİZİNİ ....................................................................... ix

GİRİŞ ............................................................................................................................... 1

1. BÖLÜM ....................................................................................................................... 3

ARAŞTIRMA GELİŞTİRME ....................................................................................... 3

1.1. Araştırma Geliştirme Kavramı ........................................................................... 3

1.2. Araştırma Geliştirme Faaliyetleri, Teknolojik Gelişim ve Yenilik .................. 4

1.3. Ar-Ge’nin Dışsal Etkileri ..................................................................................... 5

1.4. Bir Kamu Destek Politikası Olarak Ar-Ge ........................................................ 7

2. BÖLÜM ..................................................................................................................... 11

AR-GE ve EKONOMİK BÜYÜME: TEORİK LİTERATÜR ................................. 11

2.1. Neo-klasik Büyüme Modelinde Bilginin Yeri .................................................. 11

2.2. Birinci Nesil İçsel Büyüme Modelleri ............................................................... 13

2.2.1. Romer (1990)’in Modeli ................................................................................ 13

2.2.2. Grossman ve Helpman (1991)’ın Modeli ...................................................... 15

2.2.3. Aghion ve Howitt (1992)’ın Modeli .............................................................. 17

vi

2.2.4. Birinci Nesil Modellerde Ölçek Etkisinin Varlığı ......................................... 18

2.3. İkinci Nesil İçsel Büyüme Modelleri ................................................................. 19

2.3.1. Jones/Kortum/Segerstrom Modeli (J/K/S) .................................................... 20

2.3.2. Young/Peretto/Aghion-Howitt/Dinopoulos-Thompson Modeli .................... 22

2.4. Genel Değerlendirme ......................................................................................... 23

3. BÖLÜM ..................................................................................................................... 25

AMPİRİK LİTERATÜR .............................................................................................. 25

3.1. Ampirik Literatüre Genel Bir Bakış ................................................................ 26

3.1.1. Türkiye Ekonomisi Örneğinde Ar-Ge ve Büyüme İlişkisi Ampirik

Çalışmaları ............................................................................................................... 30

3.1.2. Genel Değerlendirme ..................................................................................... 31

3.2. Dünyada Ar-Ge Harcamaları ........................................................................... 33

3.3. Türkiye’de Ar-Ge Harcamaları ........................................................................ 36

SONUÇ ........................................................................................................................... 39

KAYNAKÇA ................................................................................................................. 41

EK 1. Tez Çalışması Orijinallik Raporu ..................................................................... 47

EK 2. Tez Çalışması Etik Kurul İzin Muafiyet Formu ............................................. 48

vii

KISALTMALAR DİZİNİ

Ar-Ge : Araştırma Geliştirme

GSMH : Gayri Safi Milli Hasıla

SMH : Safi Milli Hasıla

OECD : Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı

A.B.D. : Amerika Birleşik Devletleri

GSYİH : Gayrisafi Yurtiçi Hasıla

TFV : Toplam Faktör Verimliliği

TÜİK : Türkiye İstatistik Kurumu

ADF : Augmented Dickey Fuller(Genişletilmiş Dickey-Fuller)

DOLS : Dynamic Ordinary Least Square (Dinamik en küçük kareler)

FMOLS : Fully Modified Ordinary Least Square (Tam değiştirilmiş en küçük kareler)

VEC : Vector Error Correction(vektör hata düzeltme)

viii

TABLOLAR DİZİNİ

Tablo 1: Ar-Ge ve Ekonomik Büyüme İlişkisine Yönelik Ampirik Çalışmalar 32

Tablo 2: Bazı OECD Ülkeleri Ar-Ge Harcamaları (GSYİH’ya Oran Olarak) 33

Tablo 3: Global Toplam Ar-Ge Harcamaları Paylaşımı (%) 36

ix

GRAFİKLER VE ŞEKİLLER DİZİNİ

Grafik 1: Bazı ülkeler için Ar-Ge Harcamaları (Milyon Dolar) 35

Grafik 2: Türkiye ve OECD ortalaması için Ar-Ge Harcamasının GSYH içindeki

payı 37

Grafik 3: Türkiye’de 2000-2014 Yılı Sektörlere Göre Ar-Ge Harcaması 37

Şekil 1: ℇ<1 durumunda αL ‘deki artışın etkisi 21

1

GİRİŞ

Ekonomik büyüme üzerinde önemli etkileri olan teknolojik gelişmeler araştırma-

geliştirme (Ar-Ge) faaliyetleri sonucunda oluşmaktadır. Teknolojik yenilik üreten bir

firma rekabet gücünü artırarak piyasadaki değerinin büyümesini sağlar. Bunun yanında

teknolojik yenilikler üretimde etkinlik sağlayarak, kaynakların verimli kullanılmasına

yol açabilir. Makro açıdan değerlendirildiğinde, teknolojik gelişmeler ekonomik

büyümeyi olumlu yönde etkileyerek refah seviyesini artırmakta önemli bir etmen

olabilir.

Solow (1956) modeli 1980’li yıllara kadar büyüme literatürüne egemen olmuştur. Bu

modelde ekonomik büyümenin esas faktörünün dışsal olarak belirlenen teknolojik

gelişmeler olduğu ortaya konmuştur. 1980’lerin sonundan itibaren dünyadaki

gelişmelere paralel olarak teknolojik yenilik konusu daha fazla irdelenmiştir. Bu

bağlamda Romer (1990) tarafından kurulan modele büyümenin ana unsuru olan Ar-Ge

faaliyetleri içsel olarak dâhil edilmiştir. Ardından Grossman ve Helpman (1991) ile

Aghion ve Howitt (1992) bu modeli geliştirmişlerdir. Bu modeller birinci nesil içsel

büyüme modelleri olarak da bilinmektedir. Birinci nesil içsel büyüme modellerinde Ar-

Ge harcamalarındaki artışın uzun dönemli büyümeyi artıracağı ve dolayısıyla büyük

ölçekli ekonomilerin daha fazla büyüyebileceği öngörülmektedir. Ancak Jones

(1995a,b) çalışmasında birinci nesil içsel büyüme modellerinin öngördüğü ölçek

etkisinin varlığını tespit edememiştir. Bunun sonucunda ikinci nesil içsel büyüme

modelleri geliştirilmiştir. İkinci nesil modeller, Ar-Ge harcamalarının uzun dönemli

ekonomik büyüme oranı yerine kişi başına düşen gelir seviyesinde etkisi olacağını

öngörmektedir.

Bu tez kapsamında Ar-Ge ve ekonomik büyüme ilişkisi ele alınmıştır. Bu çerçevede,

birinci bölümde, araştırma geliştirme kavramı ile araştırma geliştirme faaliyetleri,

teknolojik gelişim ve yenilik ilişkisi izah edilmiştir. Ayrıca, Ar-Ge’nin dışsal etkileri

irdelenerek, bu çerçevede kamu Ar-Ge destek politikaları değerlendirilmiştir.

2

İkinci bölümde, Ar-Ge ve ekonomik büyüme ilişkisini ele alan teorik literatür

incelenmiştir. Bu bölümde birinci ve ikinci nesil içsel büyüme modelleri açıklanmıştır.

Özellikle, konuya ilişkin Türkçe yazında henüz yeterince yer bulamadığı görülen ikinci

nesil büyüme teorileri ve çıkarsamaları değerlendirilmiştir.

Çalışmanın son bölümünde ise Ar-Ge - Büyüme ilişkisine yönelik ampirik çalışmalar ve

bulguları irdelenmiştir. Ayrıca, dünyada ve Türkiye’de Ar-Ge harcamalarının temel

istatistikler çerçevesinde değerlendirmesi yapılmıştır.

3

1. BÖLÜM

ARAŞTIRMA GELİŞTİRME

Ekonomik büyüme, gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerdeki sosyal ve ekonomik alana

etkileri nedeniyle tartışılagelmiştir. Bu bölümde araştırma geliştirme kavramı, araştırma

geliştirme faaliyetleri, teknolojik gelişim, yenilik ve Ar-Ge’nin dışsal etkileri hakkında

bilgi verilecektir. Ayrıca, Ar-Ge’nin bir kamu destek politikası olarak değerlendirmesi

yapılacaktır.

1.1. Araştırma Geliştirme Kavramı

Frascati Kılavuzu (2002)’ nda Ar-Ge “insan, kültür ve toplumun bilgisinden oluşan

bilgi dağarcığının artırılması ve bu dağarcığın yeni uygulamalar tasarlamak üzere

kullanılması için sistematik bir temelde yürütülen yaratıcı çalışmalar” (s. 30) olarak

tanımlanmıştır. Bir diğer tanım olarak Ar-Ge “yeni gereçler, ürünler ya da süreçler

yaratmak için, uygulamalı araştırma sonuçlarının sistemli bir şekilde kullanımı ya da

değerlendirilmesidir” (Ana Britannica, Cilt: 2: 240-241). Bu tanımlardan Ar-Ge

sonucunda yeni bir ürün oluşturma için sistematik ve yaratıcı çalışmaların gerekliliği

ortaya çıkmaktadır (Zerenler vd., 2007).

Ar-Ge temel olarak üç faaliyetten oluşmaktadır (Demirci vd., 2006). Bunlar:

• Temel Araştırma: Frascati Kılavuzu (2002)’ na göre “Görünürde herhangi bir

özel uygulaması veya kullanımı bulunmayan ve öncelikle olgu ve

gözlemlenebilir gerçeklerin temellerine ait yeni bilgiler edinmek için yürütülen

deneysel veya teorik çalışmadır” (s. 30). Araştırmacı temel araştırma esnasında

elde ettiği verilerin uygulanabilirliğine bakmaksızın verileri eksiksiz bir şekilde

toplamaya çalışır.

• Uygulamalı Araştırma: Orijinal fikir oluşturmaya yönelik yapılan araştırmadır.

Ayrıca, bu araştırmanın amacı belirlenmiş olan hedefe direk olarak yönelmektir.

Temel araştırma esnasında elde edilen veriler bu aşamada kullanılır.

4

• Geliştirme: Temel ve uygulamalı araştırma sonucunda elde edilen bilgiden

faydalanılarak yeni ürün oluşturma veya hali hazırdaki ürünleri büyük ölçüde

geliştirme amacı taşıyan faaliyettir.

1.2. Araştırma Geliştirme Faaliyetleri, Teknolojik Gelişim ve Yenilik

Schumpeter’e göre yeni firmaların ortaya çıkması ve girişimcilik yeniliğin temel

faktörleridir. Bununla birlikte, Schumpeter bu faktörlerin yaratıcı yıkım etkisi

neticesinde oluştuğunu savunmuştur. Bu bağlamda, Schumpeter girişimciyi, var olan

ekonomik yapıyı hizmet üreterek veya bir örgütsel yapı içerisinde üretim süreci

geliştirerek yıkan kişi olarak tanımlamaktadır. Yaratıcı yıkım etkisinin oluşması için

piyasadaki mevcut ürünlerin ya da teknolojilerin yerine kullanılabilecek farklı ürün ya

da teknolojilerin olması zorunludur (Duran ve Saraçoğlu, 2009).

Yenilik iki şekilde ortaya çıkar: Radikal yenilik ve artımsal yenilik. Radikal yenilik, ilk

defa denenen bir üretim yöntemi veya büyük ölçüde değişime uğrayan bir ürün

aracılığıyla yapılan girişim sonucunda ortaya çıkar. Artımsal yenilik ise geliştirme ve

iyileştirme faaliyeti neticesinde oluşur. Bu yeniliklerin ortaya çıkmasında Ar-Ge

faaliyetlerinin etkisi büyüktür.

Öte yandan günümüz dünyasında yenilik, üretilen işe değer katmak olarak da bilinir ve

bu değer farklı biçimlerde ortaya çıkabilir. Örneğin, var olan ürünün geliştirilmesi,

tamamen yeni ürün ve hizmetin yaratılması, maliyetlerin azaltılması, verimlilik

iyileştirmesi, yeni iş modelleri ve yeni girişimler gibi birçok farklı biçimden söz

edilebilir. Buradan yeniliğin sadece Ar-Ge sonucunda oluşmadığı anlaşılmaktadır. Bir

başka deyişle her Ar-Ge faaliyeti neticesinde yenilik oluşması beklenmemelidir. Her ne

kadar Ar-Ge faaliyetleri yenilik süreci için hayati önem taşısa da, Ar-Ge’yi yapanların

girişimcilik yeteneği yoksa Ar-Ge sonuçları yeniliğe veya değere dönüşemez.

Yenilik oluştururken yapılan Ar-Ge faaliyetlerinin ekonomi üzerinde sürdürülebilir

büyüme, istihdam yaratma kapasitesi, üretim sürecine olumlu katkı gibi birtakım etkileri

mevcuttur (Kutlu, 2005). Ar-Ge harcamaları ile yenilik uzun dönem büyüme ve

gelişmişlik düzeyiyle yakından ilişkilidir (Jones ve Williams, 2000). Özellikle gelişmiş

ülkelere bakıldığında yeni üretim yöntemlerinin ve yeni ürünlerin ekonomik büyüme

5

üzerinde pozitif etkiye sahip olduğu görülmektedir (Stokey, 1995). Bu yeni üretim

yöntemi ve ürünler yenilik sonucunda oluşmaktadır. Yeniliğin kaynağı ise ekonomik

bilgidir (Audretsch ve Feldman, 1996: 630). Bununla birlikte firmaların Ar-Ge

harcamaları, teknolojik gelişimlerine katkı sağlar ve dolayısıyla ülke ekonomisi büyür

(Bilbao‐Osorio ve Rodriguez‐Pose, 2004). Ar-Ge harcamalarının artması o ülke için

uzun dönemde verimliliğin ve ücretlerin iyileşmesine neden olacaktır (Sylwester, 2001:

71). Firmalar Ar-Ge harcamalarında hem iç hem de dış unsurlardan kaynaklanan

hususları önemserler (Pamukçu ve Utku‐İsmihan, 2009: 3). Buradaki dış unsurlar

içerisinde ülkenin ticaret politikası ve pazar açıklık düzeyi de yer almaktadır.

Dolayısıyla, hem ülke içindeki Ar-Ge harcamaları hem de yabancı Ar-Ge harcamaları

ekonomik büyümeyi etkilemektedir (Coe ve Helpman, 1995).

Diğer yandan, ekonomik büyüme üzerinde etkili olan diğer bir faktör teknolojik

gelişimdir. Teknolojik gelişim teknolojik yenilik neticesinde ortaya çıkar. Teknolojik

yenilik ise “mal ve/veya hizmet üretiminin kalitesini arttıran, yeni endüstri dallarının ve

yeni iş alanlarının doğmasına yol açan değişimlerdir” (Barutçugil, 1981: 5-6). Bu

tanımdan teknolojik yeniliğin üretim sürecinde standartları artırdığı sonucu çıkmaktadır.

Bu da iş hayatında yeni sektörlerin açılmasını sağlayacaktır. Böylece hem istihdam

yaratılacak hem de ekonomik büyüme gerçekleşecektir.

Ar-Ge faaliyetleri sonucunda sahip olunan bilgi, ek bir masrafa neden olmadan, yeni

ürün üretiminde kullanılabilmektedir. Bu açıdan bakıldığında Ar-Ge’nin pozitif

dışsallığa neden olduğu söylenebilir. Ancak literatürde Ar-Ge harcamalarının negatif

dışsallığa da neden olduğu belirtilmektedir. Bu bağlamda, Ar-Ge’nin dışsal etkilerinin

incelenmesi, yapılacak Ar-Ge harcamalarının miktarı hakkında bilgi vermesi açısından,

önemlidir.

1.3. Ar-Ge’nin Dışsal Etkileri

Ar-Ge sürecinde oluşan dışsallıklar başlıca dört temel durum ile ifade edilebilir. Bunlar;

pozitif dışsallık olarak omuz üstünde yükselme (stand on the shoulders) etkisi; negatif

dışsallık olarak ise bulup çıkarma (fishing out) hipotezi, ayağa basma (stepping on toes

effect) etkisi ve yaratıcı yıkım etkisidir (Pessoa, 2010).

6

Omuz üstünde yükselme etkisi; teknolojik taşmaların bilgi sızması, patent koruması

eksikliği ve yetenekli işgücünün diğer firmalara geçişi aracılığıyla rakip firmaların

maliyetlerinin düşmesi olarak ifade edilmektedir.

Bulup çıkarma hipotezi ise kısmi içsel büyüme teorisinin bilginin azalan getirisi olarak

varsayımıdır. Bu durum bilgi stokunun artmasıyla yeniliğin düşeceğini ortaya

koymaktadır. Çünkü bulunması kolay fikirler ilk araştırmalar sırasında keşfedilir ve

bundan sonra yeni fikir keşfetmek daha zordur. Dolayısıyla bu varsayım altında, Ar-

Ge’nin fazla olması verimliliği düşürecektir.

Ayağa basma etkisi daha fazla insanın fikir üretme için araştırma yapmasının kopya

fikirlerin oluşması ihtimalini arttıracağı varsayımı altında oluşmaktadır. Sonuçta

fikirlerin çakışması meydana gelecektir.

Son olarak yaratıcı yıkım etkisi; yeni fikirlerin eski ürünleri ve üretim süreçlerini etkisiz

kılması olarak tanımlanmaktadır.

Jones ve Williams (1997), bahsedilen dışsallıklara bağlı olarak Ar-Ge yatırımının

etkisini irdelemek için Romer (1990a)’daki içsel büyüme modelini ele almıştır. Yazarlar

Ar-Ge’nin tahmini sosyal getirisini ρ, gerçek sosyal getirisini ise ρ* ile ifade

etmişlerdir:

� = �∗ − (1 − λ)��.

Bu denklemde λ; 0<λ<1 durumunda tıkanıklık dışsallığının (congestion externalities)

ayağa basma etkisini ve �� ise çıktının büyüme oranını temsil etmektedir. Çıktının

büyüme oranı ile ρ ters orantılıdır. Dolayısıyla, büyüme oranı arttıkça Ar-Ge’nin gerçek

sosyal getirisi ihmal edilebilir düzeye yaklaşmaktadır. λ>1 durumunda da yani yeniliğin

tamamlayıcı olması halinde, Ar-Ge’nin tahmini sosyal getirisi gereğinden fazla

olacaktır.

Bu durumun oluşmasının sebebi, bilginin taşma etkisinin fikirlerin değerinin azalması

aracılığıyla sermaye kayıplarını tam olarak dengelemesidir. Böylece, fikirlerin üretimi

için maliyet azaldıkça bilgi birikecektir. λ<1 durumunda, Ar-Ge’nin büyümesi

sonucunda tasarımların değerinin artmasıyla oluşan sermaye kazanımını yansıtmaktadır.

7

Ar-Ge’nin sosyal getirisinin fazla olduğu durumlarda, ilginçtir ki daha az Ar-Ge

harcaması eğilimi gözlenmiştir. Ar-Ge’nin sosyal getirisinin fazla olduğu durumlarda,

ilginçtir ki daha fazla Ar-Ge yapılmamıştır. Jones ve Williams (1997) bu problemi

rekabetçi denge ve sosyal planlama çözümü çerçevesinde ele almıştır. Hatırlamak

gerekirse, omuz üstünde yükselme etkisi gereğinden az yatırıma, yaratıcı yıkım etkisi

gereğinden fazla yatırıma neden olmaktadır. Ayağa basma etkisi ise, yeniliğin ikame

olması durumunda gereğinden fazla ve yeniliğin tamamlayıcı olduğu durumda

gereğinden az yatırıma neden olmaktadır. Jones ve Williams, Ar-Ge’nin fazla getirisinin

(sosyal getiri ile özel getiri farkın) pozitif olduğu sonucuna ulaşmışlardır. Sadece λ çok

küçükse ve faiz oranı çok yüksekse, merkezi olmayan ekonomiler Ar-Ge’ye gereğinden

fazla yatırım yapma eğilimindedirler. Yenilik sürecindeki belirsizlikler ve yüksek

dereceli riskler göz önüne alındığında, aynı zamanda sermaye piyasaları ve Ar-Ge

piyasası arasındaki asimetrik bilgi de düşünüldüğünde, büyük orandaki Ar-Ge sosyal

getirisi göreceli düşük miktarda Ar-Ge yatırımıyla elde edilebilir. Jones ve Williams

çalışmalarında A.B.D.’nin optimal Ar-Ge yatırımlarının gerçek Ar-Ge yatırımlarından

en az dört kat fazla olduğu sonucuna ulaşmışlardır.

1.4. Bir Kamu Destek Politikası Olarak Ar-Ge

2014 yılı için OECD ülkelerine bakıldığında kamunun Ar-Ge faaliyetleri için yaptığı

harcama miktarının ilgili ülkelerin toplam Ar-Ge harcamasının üçte biri olduğu

görülmektedir (Eurostat, 2016). Savunma sanayideki kamu ihtiyacını gidermenin yanı

sıra Ar-Ge faaliyetleriyle ilgili piyasa yetersizliğinin varlığı da kamunun bu alana

destek vermesinin nedenlerindendir. Yeniliği yapan kişi tarafından kontrol edilemeyen

bilginin difüzyonu ya da çevresel faktörlerin yenilik sonucu oluşacak kârlılığı azaltması

nedeniyle, Ar-Ge’nin özel getirisi sosyal getirisinden düşüktür. Bu yüzden firmaların

Ar-Ge faaliyetlerine yapacağı yatırımın sosyal olarak beklenen düzeyden daha az

olması muhtemeldir (Arrow, 1962). Bu açıdan bakıldığında, özellikle temel araştırmada

özel ve sosyal getiri arasındaki fark daha fazla olacaktır. Dolayısıyla kamunun bu alana

dâhil olması kaçınılmazdır.

Kamu tarafından özel sektör Ar-Ge faaliyetlerini canlandırmak için belirlenen

politikalar temelde üç sorunla karşılaşmaktadır (Guellec ve Potterie, 2000). Bunlardan

8

birincisi kamu Ar-Ge harcamalarının, talebi ve dolayısıyla maliyeti artırmak suretiyle

özel sektörü dışlama etkisidir. Kamunun finansman sağlamasının temel etkisi

araştırmacıların maaşlarını artırmaktır (Golsbee, 1998). Firmalar yüksek maliyetten

dolayı harcamalarını Ar-Ge dışındaki alanlarda yapacaktır. Bu da toplam Ar-Ge

harcama miktarının kamunun desteğiyle fazla olmasına rağmen reel miktarının bir

başka deyişle araştırmacı sayısının daha düşük olmasını sağlayacaktır. Dolayısıyla

ekonomik verimlilik de düşüş olacaktır. İkinci sorun kamu desteğinin özel sektör

tarafından başka alanlarda kullanımıdır. Firmalar planladıkları araştırmaları erteleyerek,

kamu desteğini diğer işlerine aktarırlar. Böylece, kamu tarafından desteklenen projeler

bir şekilde uygulanmış olur ancak hedefe ulaşmaz. Diğer bir sorun ise verilen

desteklerin kamu tarafından projelere dağıtılmasının özel sektör tarafından yapılacak

dağıtımdan daha az verimli olmasıdır. Bu, çeşitli araştırma alanları arasında düzensiz

dağılıma neden olacaktır. Aynı zamanda bazı firmalara fazladan destek vermek,

firmalar arasındaki rekabette çarpıklığa sebebiyet verecektir.

Kamu Ar-Ge harcamalarının etkisini değerlendirmek için harcamanın nerede ve nasıl

yapıldığına bakmak gerekir. Kamu harcamalarının etkisi belirlenen politikaya göre

değişiklik göstermektedir. Temel olarak kamu tarafından belirlenen üç politika vardır:

kamu araştırmaları, kamu destekli özel sektör Ar-Ge faaliyetleri ve mali teşvikler

(Guellec ve Potterie, 2000).

Kamu araştırmaları çoğunlukla kamu laboratuvarlarında veya üniversitelerde

gerçekleşmektedir. Burada yapılan araştırmaların temel amacı kamu ihtiyaçlarını

gidermek ve firmalar için uygulamalı araştırmalarda kullanılmak üzere temel bilgi

üretmektir. Kamu laboratuvarları daha çok araştırma öncesiyle ilgilenirken üniversite ve

benzeri kurumlar araştırma sonucuyla ilgilenirler. Üniversiteler araştırma gündemleri

bakımından kamu laboratuvarlarından daha bağımsızdır ve bu onların daha istikrarlı bir

politika aracı olmalarını sağlar. Üniversite ve benzeri kurumların araştırma bütçeleri

kamu tarafından idare edildiği için buraların politika aracı olarak kullanılması

mümkündür. Ancak, bazıları kamu araştırmaları sonucunda üretilen bilimin özel sektör

için kullanışsız olduğunu belirtmekle birlikte eğer ihtiyaç olsaydı bunu kendilerinin

üreteceğini iddia etmektedirler (Kealey, 1996). Burada göz ardı edilmemesi gereken

husus ise temel bilgiyi üretmenin firmalar için maliyetli olacağıdır.

9

Diğer politika aracı olan kamu destekli özel sektör Ar-Ge faaliyetleri Frascati Kılavuzu

(OECD,1993)’na göre iki kategoriye ayrılmıştır. Bunlardan birincisi, doğrudan Ar-

Ge’nin tedarikine yönelik kamu desteğidir. Bu durumda kamu desteklediği Ar-Ge

faaliyetini yapmaksızın sonuçlarının sahibidir. Diğeri ise Ar-Ge faaliyetlerini

gerçekleştirenlere yönelik yapılan hibe ya da yardımlardır. Buradaki Ar-Ge sonuçları

Ar-Ge faaliyetini gerçekleştirenlere aittir. Genel olarak finansör tarafından yapılan

yardımlar belli bir amaca yöneliktir. Bu amaçlar; desteklenen teknolojik projelerin

sosyal getirisinin yüksek olması ya da hükümetin sağlık ve savunma alanındaki

hedeflerine uygun olmasıdır. Sonuçta hükümetler kamusal fayda gözeterek devlet

yardımlarını yapar.

Son olarak mali teşvikler, kamu tarafından kullanılan diğer bir politika aracıdır. Mali

teşvikler belli koşullar altında verilmektedir. Örneğin, araştırma yapan firmaların diğer

firmalarla ya da üniversitelerle ortaklık kurması istenir. Böylece hükümet vergi indirimi

yoluyla firmalara dolaylı olarak yardım edebilir. Çoğu OECD ülkesi vergiye tabi

gelirden Ar-Ge harcamalarının silinmesine müsaade etmektedir. Aynı zamanda bazı

OECD ülkeleri Ar-Ge harcamalarına vergi kredisi sağlamaktadır. Bunlar kurumlar

vergisinden silinmek suretiyle ya Ar-Ge harcaması miktarına göre sabit oran üzerinden

veya baz alınan miktara göre bu harcamalardaki artış üzerinden yapılmaktadır. Ek

olarak, bazı ülkeler Ar-Ge faaliyetleri amacıyla kullanılan makine, teçhizat ve binalar

için yapılan yatırımlarda hızlandırılmış amortisman izni vermektedir. Bazı ülkeler ise

küçük ölçekli firmalara Ar-Ge harcamaları için doğrudan vergi indirimi sağlamaktadır.

Genel anlamda bu politika aracına yapılan eleştiri ise firmaların Ar-Ge stratejilerinin

kamu desteğinden bağımsız belirlenmesidir. Böylece firmalar mali teşvikleri sosyal

getirisi ne olursa olsun stratejik hedefleri doğrultusunda kullanabilirler. Bu da politika

aracının amacına ulaşmamasına neden olabilir.

Guellec ve Potterie (2000: 53)’ye göre bu üç politika aracının, kısmen benzer ve kısmen

tamamlayıcı özellik taşıdığından, birbirinden ayrı bir şekilde verimliliğini ölçmek doğru

değildir. Kamu araştırması temel bilgiyi sağlar. Hibeler firmalara uygulamalı araştırma

aşamasında yardımcı olur ve ortaklığı teşvik eder. Aslında bu, dışsallıkların

içselleştirilmesinin başka bir yoludur. Ar-Ge vergi kredisi, Ar-Ge faaliyeti

gerçekleştiren ve özellikle her hangi bir sebepten dolayı hibe alamayan firmalara büyük

10

katkı sağlamaktadır. Kamu laboratuvarında veya üniversitelerinde yapılmasından

bağımsız kamu Ar-Ge’si özel sektör için kullanılabilecek bilgi üretir. Bu politika

araçları bir bütün olarak kullanıldığında, verimlilik üst düzeyde olacaktır.

11

2. BÖLÜM

AR-GE ve EKONOMİK BÜYÜME: TEORİK LİTERATÜR

Makroekonominin önemli bir bileşeni olan ekonomik büyüme, bireylerin yaşam

standardını ve refah seviyesini doğrudan etkilemektedir. Neo-klasik büyüme modelleri

verimlilik artışını dışsal olarak kabul ederken, 1980’li yılların başından itibaren bu

kabul değişmiştir. Yeni büyüme teorileri uzun dönemli büyümenin beşeri faaliyetlerden

ve planlı iktisadi davranışlardan etkilendiğini öngörmektedir. Bu bağlamda Ar-Ge

harcamaları, bilim ve teknolojide ilerleme kaydetmenin ve dolayısıyla ekonomik

büyümenin teşvik edici faktörleri arasında sayılmıştır.

Solow (1956) bilim ve teknolojiyi ülkelerin büyüme sürecindeki iki önemli faktör

olarak belirtmiştir. Daha sonra, Romer (1990) Ar-Ge’yi ekonomik büyüme modellerine

içsel bir değişken olarak dâhil ederek, içsel büyüme modellerinin öncüsü olmuştur. Bu

modellerde, beşeri sermaye ve bilgi stoku sayesinde Ar-Ge yatırımlarının teknolojik

yeniliklere neden olduğu açıklanmıştır. Bu içsel büyüme modelleri Grossman ve

Helpman (1991) ile Aghion ve Howitt(1992) tarafından geliştirilerek birinci nesil içsel

büyüme modelleri adını almıştır. Birinci nesil çalışmalar ölçeğe göre artan getiriden

bahsetmektedir. Ancak ölçek etkisi Jones (1995a) tarafından ampirik olarak

desteklenememiştir. Bunun sonucunda ikinci nesil içsel büyüme modelleri ortaya

çıkmıştır.

Bu bölümde Ar-Ge’nin büyüme modellerine nasıl dâhil edildiği ile birinci ve ikinci

nesil içsel büyüme modellerine değinilecektir.

2.1. Neo-klasik Büyüme Modelinde Bilginin Yeri

Solow (1956) ekonomik büyümenin dönüm noktası sayılan neo-klasik büyüme

modelini geliştirmiştir. Bu model modern teorik ve ampirik çalışmaların başlangıcı

sayılmaktadır. Model 20 yy. ortalarındaki A.B.D. ekonomisiyle uyumlu bir şekilde

kapalı ekonomiye göre tasarlanmıştır.

12

Neo-klasik üretim fonksiyonunun anahtar özelliği gayri safi üretimin sadece sermaye ve

emek bileşenlerinden oluşmasıdır. Bu ikisi düzgün fakat eksik ikame edilebilir. Bu

özellik ölçeğe göre sabit getiriyle Cobb-Douglas üretim fonksiyonu biçiminde şu

şekilde gösterilebilir:

= ������� (1)

Çıktı (Y); sermaye (K), emek (L) ve bilgi (A)’nin bir fonksiyonudur. Aslında bu

fonksiyon, toplam çıktının iki farklı şekilde artırılabileceğini ortaya koymaktadır.

Bunlar; üretimdeki emek miktarını veya sabit sermayeyi artırmak ve her hangi bir

sermaye ile emek miktarında bilgi stokunu büyütmektir.

Ölçeğe göre sabit getirinin anlamı sermayenin ve emeğin arttığı oranda çıktının

artmasıdır. Aynı zamanda her girdi tek başına azalan getiriye sahiptir. Bunun anlamı bir

girdi sabitken diğer girdi artırılırsa çıktının marjinal artışıyla daha az ürün oluşacaktır.

Bu varsayım gerçekçi görünmemektedir. Örneğin, işçi ve makinenin girdi olarak

değerlendirildiği bir durumda, sadece makine sayısının artırılması işçinin daha yoğun

çalışmasına neden olacaktır. Gerçekte bu varsayım, çıktıdaki uzun dönemli büyümenin

tamamen ‘bilgi’ aracılığıyla olduğu anlamını ortaya çıkarmaktadır. Sermayenin azalan

marjinal getirisinden dolayı sermaye stokunda istikrarlı bir şekilde artışın büyümeye

marjinal katkısı gittikçe azalacaktır. Sermaye oranının etkisiz olduğu noktada ise emek

başına çıktının büyümesi mevcut halini koruyacaktır. Sonuç olarak, neo-klasik iktisat

için büyümeyi sürdürmenin tek yolu bilgi stokunu (A) sürekli artırmaktır.

Solow’un ufuk açıcı katkısı büyümenin hesaplanması üzerine yaptığı ampirik

çalışmayla bu alanda öncü olmasıdır. Solow (1957) modelini A.B.D. ‘nin 20. yüzyılın

ilk yarısından itibaren sahip olduğu büyüme verisine uygulamış ve emek ile sabit

sermaye artışının büyümeye etkisini hesaplamaya çalışmıştır. Bu çalışma sonucunda

A.B.D. büyümesinin yüzde 90’lık kısmının emek ve sermayeyle açıklanamayacağı gibi

şaşırtıcı bir durum ortaya çıkmıştır. A.B.D. ‘nin ekonomik büyümesinin büyük kısmı

açıklanamayan yani artık (A) olarak kalmıştır. Daha sonraki yapılan çalışmalarda bu

büyük artık ‘Solow artığı’ olarak nitelendirilmiştir.

13

2.2. Birinci Nesil İçsel Büyüme Modelleri

Neo-klasik büyüme modelinde büyük oranda büyümenin etkeni dışsal olarak belirlenen

bilgi stokudur. Solow modelindeki eksikliğin giderildiği içsel büyüme modellerinde

bilgi stoku içsel olarak modele eklenmiştir. Bilgi stokunun teknolojik gelişmeyi

sağlayacağı ve bunun da Ar-Ge harcamaları sonucunda oluşacağı teorik çalışmalarla

ortaya konmuştur.

Birinci nesil içsel büyüme literatürünün Romer (1990) ’in makalesiyle başladığı kabul

edilmektedir. Birinci nesil içsel büyüme literatürü üzerine yazılan diğer başlangıç

dönemi makaleleri Grossman ve Helpman (1991) ile Aghion ve Howitt (1992)

tarafından hazırlanmıştır.

2.2.1. Romer (1990)’in Modeli

Kullanılan hammadde zamanla değişmemesine rağmen teknolojik gelişmelerden dolayı

bu hammaddelerin çok farklı kombinasyonları mümkündür (Romer, 1990). Bu fikirden

yola çıkarak Romer teknolojik gelişmeleri ekonomik büyümenin itici gücü olacak

şekilde modele içsel olarak dâhil etmiştir. Romer modelini üç varsayım altında

oluşturmuştur:

i) Ekonomik büyümenin merkezinde, hammaddelerin nasıl şekilleneceğini gösteren

teknolojik gelişmeler bulunmaktadır. Teknolojik gelişmeler sermaye birikimini sağlar

ve bu faktörler birlikte emek başına çıktının büyümesine sebep olur.

ii) Teknolojik gelişmeler piyasaya bağlı hareket eden kişiler tarafından bilinçli bir

şekilde üretilir.

iii) Hammaddeyle çalışmak, doğal olarak diğer ekonomik mallarla çalışmaktan farklı

talimatlara sahiptir. Dolayısıyla, yeni bir talimat oluşturmak için bir maliyete

katlanıldığında, bu talimat diğer kullanımlar için ek bir maliyet gerektirmez.

Romer’in modelinin amacı, buluşların ve teknolojik gelişmelerin büyüme oranı ile

sürecini nasıl etkilediğini tespit etmektir. Bu modeldeki temel tartışma şu şekilde

özetlenebilir. Buluş yapanlar mevcut tasarımların bilgisiyle yeni tasarımları yaparlar.

14

Yeni tasarımı kullanarak yeni makine üretme hakkı ise makine üreticileri tarafından

satın alınır. Yeni makineler nihai ürün kullanan firmalar tarafından kiralanır. Böylece,

nihai ürün sektörünün büyümesi, kullanılan makinelerin çeşitliliğinin artmasıyla olur.

Bu bağlamda, Romer modeli üç sektörden oluşmaktadır.

Birincisi yeni tasarımların veya araştırmaların yapıldığı sektördür. Bu sektör tam

rekabet altında beşeri sermaye (HA) ile mevcut tasarım stokunu girdi olarak kullanır ve

üretim fonksiyonu şu şekildedir:

�� = ���� (2)

Buradaki �verimlilik parametresidir. Bilgiye olan talep az olduğundan araştırma yapan

biri tasarımların tüm bilgisine (A) kolayca erişebilir. (2) nolu üretim fonksiyonundan

anlaşılacağı üzere HA nın artması daha fazla tasarımın üretilmesini sağlayacaktır.

Bununla birlikte, A’nın büyümesiyle bu sektörde çalışanların verimliliği de artacaktır.

İkincisi ara (sermaye) mal sektörüdür. Bu sektörde tekelci rekabet söz konusudur. Bir

başka deyişle firmalar piyasa gücünün bir kısmına sahiptir fakat piyasaya giriş ve çıkış

serbesttir. Sermaye üretimi sektöründeki piyasa gücü için kâr amacı güden firmalar

tarafından Ar-Ge’nin bilinçli bir yatırım sonucunda oluşması önemlidir. Tekelci

rekabetin varlığı her sermaye malı çeşidi (makine, i) için bir firma olduğunu ortaya

koymaktadır. i makinesini üreten firma araştırma sektöründen i tasarımını almak

zorundadır. Bundan ayrı olarak bu sektör nihai ürünü şu üretim fonksiyonuna göre girdi

olarak kullanır:

�(�) = � (3)

Son sektör ise nihai ürün sektörüdür. Bu sektör tam rekabet altında niteliksiz emek (L),

beşeri sermaye (HY) ve dayanıklı mallardan (makineler, x(i)) oluşan üretim

fonksiyonuna sahiptir:

= ������ �(�)��������

α,β >0 (4)

(4) nolu denklem Cobb-Douglas üretim fonksiyonun genişletilmiş biçimidir.

Sermayenin makine tipine göre sonsuz sayıda ayrıştırılması buradaki önemli bir

özelliktir. Yine de zamanın herhangi bir noktasında sadece keşfedilmiş ve tasarlanmış

15

sonlu sayıdaki makine tipi kullanılabilir. Böylece, � = {�(�)}#$�� nihai ürün firmaları

tarafından kullanılan makine tipi listesini gösterirken, i>A durumunda x(i)=0 olur ve bu

da A’nın bir değerinin olduğu anlamına gelir. Bu üretim fonksiyonun bir diğer önemli

özelliği ise çıktıyı tüm farklı sermaye mallarının ayrı fonksiyonlarının birleşimi olarak

ifade etmesidir.

Genel olarak bu üç sektörün özellikleri şöyle özetlenebilir (Romer, 1990):

• Niteliksiz emek (L) sabittir ve sadece üçüncü sektörde kullanılmaktadır.

• Tasarım stoku içsel oranda büyümektedir. Bir başka deyişle modeldeki

davranışlarını maksimize eden ajanlar tarafından belirlenen oranda

gelişmektedir. Tasarımlar sadece birinci sektörde kullanılır.

• Beşeri sermaye (H), resmi eğitim ya da iş başı eğitimi gibi aktivitelerin toplam

etkisinin ayrıştırıcı ölçümüdür. Arzı sabittir ve H=HA+HY olarak ifade edilir.

Ayrıca, birinci ve üçüncü sektörde kullanılır.

• Dayanıklı sermaye malları (makineler, x) sadece üçüncü sektörde kullanılır ve

içsel oranda büyür. Aynı zamanda, A(t) kadar makine tipi mevcuttur. Her tip

azalan pozitif marjinal ürüne sahiptir. Bir tipin marjinal ürünü üretim kullanılan

herhangi bir diğer makine tipinin bağımsız bölümüdür.

• Yeni tasarımlar toplam bilgi stokunu artırır, böylece araştırma sektöründeki

beşeri sermayenin verimliliği de artar.

2.2.2. Grossman ve Helpman (1991)’ın Modeli

İnovasyon (yenilik), yeni süreçlerin ve ürünlerin yaratılmasına öncülük eder. Taklit

(imitation) ise yeni fikirlerin ekonomi içinde yayılması anlamına gelmektedir. Bu ikisi

birlikte teknolojik gelişme olarak adlandırılabilir. Grossman ve Helpman temelde bu iki

terim arasındaki ilişkiden yola çıkarak ekonomik büyümeyi açıklamaya çalışmışlardır.

Yazarlar modellerinde inovasyon, taklit ve ticaretten oluşan dünya ekonomisini ‘Kuzey’

ve ‘Güney’ olarak iki bölgeye ayırmışlardır. İnovasyoncu ‘Kuzey’ Ar-Ge için

karşılaştırmalı üstünlüğe sahiptir ve böylece fazlaca inovasyon yapar. Taklitçi ‘Güney’

ise maliyet avantajına sahiptir, bu da bu bölgenin imalat sanayi alanında ve dolayısıyla

taklitte karşılaştırmalı üstünlüğe sahip olduğunu gösterir. Aynı zamanda modelde

16

varsayılan ekonomide birçok ürün bulunmaktadır. Bu ürünlerde kalite merdiveninden

(quality ladder) bahsetmek mümkündür. Kuzey’deki firmalar inovasyon, Güney’deki

firmalar ise taklit aracılığıyla ürünlerdeki kalite merdiveninde yukarı çıkmaya çalışırlar.

Bu da ekonomide patent yarışlarına sebep olmaktadır. Kuzey’deki firmalar, mevcut

ürünlerin kalite merdiveninde üst seviyeye çıkması için kaynaklarını Ar-Ge’ye ayırarak

daha fazla inovasyon yapmaya çalışırlar. Güney’deki firmalar ise, kaynaklarını en son

patenti alınmış üründeki teknolojiyi çoğaltma kabiliyeti edinmek amacıyla araştırma

alanına ayırırlar. Burada Kuzey tarafından üretilmiş ürünün üretimi Güney tarafından

yapılmaya başlandığında; bir başka deyişle Güney firmaları ürün taklit edebildiğinde,

patent sahibinin (lider) ürünün kalitesini yükseltme noktasında avantajı vardır.

Bu model Kuzey’de Ar-Ge ve Güney’de taklit aracılığıyla öğrenmeye yapılan yatırım

kararının potansiyel kâr ve araştırma maliyeti karşılaştırmasını içerdiğinden dolayı içsel

büyümedir. Bu bağlamda, Kuzey’deki başarılı girişimcilerin ürünlerinin piyasadaki

diğer ürünlere göre daha üstün olmasından dolayı bunların bir süre tekelci kâr elde

edecekleri varsayılmıştır. Güney’deki başarılı taklitçiler ise, Kuzey’deki rakiplerine

nazaran daha az üretim maliyetine sahip olduklarından, rant elde edebilmektedir.

Grossman ve Helpman (1991) son olarak inovasyon ile taklit alanına yapılan

sübvansiyonun ve bölge büyüklüğünün etkisine değinmişlerdir. Etkin takip (efficient

follower) durumunda, Ar-Ge faaliyetlerine yapılan teşvik bir bölgede arttıkça, diğer

bölgedeki istikrarlı öğrenme oranının azalacağı sonucuna ulaşmışlardır. Bu da Kuzey ile

Güney arasındaki öğrenme sürecinin negatif etkileşime sahip olduğunu gösterir.

Kuzey’deki inovasyonu artırıcı politikalar, Kuzey’den Güney’e giden ürün miktarında

düşüşe sebep olur. Benzer şekilde, Güney’deki taklit için verilen sübvansiyonlar,

Kuzey’deki kalite merdiveninde üst basamağa çıkan ürün sayısında azalışa neden olur.

Bölge büyüklüğü etkisi açısından bakıldığında ise, Kuzey bölgesinin genişlemesinin

inovasyonu hızlandıracağı ve Güney bölgesinin büyümesinin ise inovasyonu

yavaşlatacağı ihtimalinin bulunduğu belirtilmiştir.

Diğer taraftan, etkin olmayan takip (inefficient follower) durumunda ise öğrenme süreci

karşılıklı olarak pozitif etkilenmektedir. Kuzey’in inovasyonu artıran teşvikleri

Güney’in yeni ürün üretme için öğrenme sürecini kısaltmaktadır. Güney taklidi

17

artırdığında ise Kuzey’de inovasyon hızlanmaktadır. Aynı zamanda, iki bölgedeki

genişleme inovasyon ve taklit oranında artışa neden olmaktadır.

2.2.3. Aghion ve Howitt (1992)’ın Modeli

Aghion ve Howitt (1992) çalışmalarında içsel büyümeye belirsizlik çerçevesinde

Schumpeterci bir yaklaşımda bulunmuşlardır. Modele belirsizliği dâhil ederek içsel

büyüme teorilerine katkı yapmışlardır. Bu modelde büyüme, herhangi bir Ar-Ge

faaliyeti sonucunda ortaya çıkan ve mevcuttaki kaliteyi artıran yeniliklerin rassal dizisi

neticesinde oluşur. Bunun sonucunda bu model yatay yenilik olarak belirtilen Romer

(1990) modelinin aksine dikey yenilik modeli olarak ifade edilmiştir. Dikey yenilik

modelinin doğasında yeni buluşların eski teknolojiyi yok etmesi vardır. Böylece bu

model, Schumpeterci yaklaşımda olduğu gibi ‘yaratıcı yıkım’ modellerindendir.

Yaratıcı yıkım modeli Schumpeter tarafından ilk olarak 1942 yılında tartışılmıştır.

Schumpeter’e göre “Kapitalist sistemin motoru ve temel itici gücü, yeni tüketim

malları, yeni üretim veya nakil metotları ve yeni piyasalardır. Bu süreç, ekonomik

yapıyı sürekli olarak içeriden bir devrime uğratır, sürekli eskiyi yok eder ve sürekli

olarak yeni birini yaratır. Yaratıcı yıkım süreci, kapitalizmin başlıca gerçeğidir”

(Schumpeter 1970: 83; Alcouffe ve Kuhn 2004: 230). Romer’in modelinde olduğu gibi

Aghion ve Howitt modelinde de amaç, teknolojik gelişmeleri içselleştirmektir. Bu

model Ar-Ge’yi firmalarla ilişkilendirmiştir. Eğer firmalar Ar-Ge faaliyeti sonucunda

başarılı olurlarsa patent alırlar, bu da onlara yenilik alanında tekelcilik kazandırır.

Aghion ve Howitt (1992) modeli Schumpeter’in yaklaşımından yola çıkarak her bir

inovasyonun bütün ekonomi üzerinde önemli bir etkisi olduğunu varsaymaktadır. İki

başarılı inovasyon arası bir periyot sayılmıştır. Aghion ve Howitt (1992)’e göre

inovasyon sürecinin stokastik doğası gereği her periyodun uzunluğu rassaldır, fakat iki

başarılı periyot arasında yapılan Ar-Ge belirleyici olabilir. Bir periyottaki Ar-Ge

miktarı, iki etkiden dolayı gelecek periyottakinden negatif etkilenir.

Birincisi yaratıcı yıkım etkisidir. Bir periyottaki Ar-Ge’nin bedeli, gelecek periyottaki

tekelci rant beklentisine eş değerdedir. Bu rant, bir sonraki inovasyon gerçekleşip, ranta

yol açan bilgiyi geçersiz kılana kadar devam eder. Böylece, mevcuttaki rantların

18

beklenen değeri gelecek inovasyondan olumsuz etkilenir. Sonuçta, gelecek periyotta

daha fazla Ar-Ge beklentisi mevcuttaki Ar-Ge üzerinde caydırıcı etkiye sahiptir.

İkincisi ise, gerek Ar-Ge gerekse üretim sektöründe değerlendirilebilecek nitelikli

emeğin ücret dengesidir. Emek piyasası dengesine bağlı olarak gelecek periyottaki daha

fazla Ar-Ge beklentisi, yine gelecek periyottaki nitelikli emeğe olan talepte artışa neden

olacaktır. Bu ise, mevcuttaki nitelikli işçinin reel maaşında artış beklentisi doğuracaktır.

Gelecek periyotta yüksek maaş olması, iyi ürün üretmek için sahip olunan özel bilgiden

kaynaklı tekelci rantı düşürecektir. Böylece, gelecek periyottaki Ar-Ge’nin artış

beklentisi, girişimcilerin daha az rant elde edecekleri düşüncesiyle, mevcut Ar-Ge’yi

olumsuz etkileyecektir.

2.2.4. Birinci Nesil Modellerde Ölçek Etkisinin Varlığı

Romer (1996) ölçek etkisini ifade edebilmek için üretim fonksiyonunu şöyle

göstermiştir (Romer, 1996):

(%) = �(%)(1 − &')�(%) (5)

A(t) teknoloji seviyesini, (1-αL) ise imalat sektöründeki işgücünü ifade etmektedir. 6

nolu denklem Ar-Ge’nin de içerisinde olduğu üretim fonksiyonudur. Buradaki αL Ar-Ge

kesimindeki aktif işgücünü, ℇ ise Ar-Ge için var olan bilgi stokunun etkisini

göstermektedir.

�(%) =� [&'�(%)]*�(%)+ (6)

Nüfus artış hızı şu şekildedir:

�� (%) = ,�(%), ≥ 0 (7)

5 nolu denklem kişi başına çıktı seviyesinin teknoloji düzeyiyle ilişkili olduğunu ve

dolayısıyla teknolojik gelişmenin büyüme hızına eşit olduğunu göstermektedir.

Teknolojik gelişmenin büyüme hızı gA(t) şöyle ifade edilebilir:

gA(t) = ��(/)

�(/) = αLγL(t)γA(t)ℇ‐1 (8)

19

Burada αLdeğişmediği durumda L(t) γA(t)ℇ‐1 ifadesi gA(t) ile orantılı olacaktır. gA(t)

nin logaritması ve zamana göre diferansiyeli alınırsa:

g� �(t) = [γn + (ε − 1)8�(t)]8�(t) (9)

Bu denklem sadeleştirildiğinde elde edilen sonuç:

8� =9

��+≡ 8∗� (10)

Böylece uzun vadeli büyüme Ar-Ge sektöründeki çalışan sayısıyla orantılı olacaktır. Bu

da nüfus artış oranı (n) ile ilişkilidir.

Birinci nesil içsel büyüme teorilerindeki ölçek etkisinin varlığı ℇ=1 ve n>0 durumunda

ortaya çıkmaktadır (Romer 1990, Aghion ve Howitt 1992,Grossman ve Helpman 1991).

Bu durumda teknolojik gelişme nüfus değişimine bağlı olacaktır.

gA(t) = αLγL(t)γA(t)ℇ‐1 (11)

8��(%) = �,8�(%) (12)

Bu iki denklemde αLγL(t)γ’nin bilginin büyüme hızı ve kişi başına çıktı düzeyine eşit

olduğu görülmektedir. 12 nolu denklemde (n) arttıkça gA’nın da büyüyeceği

belirtilmiştir. Böylece αL uzun vadeli büyümeyi etkileyecektir. Sonuçta Ar-Ge

sektöründeki işgücünün artışı uzun dönemli büyüme üzerinde etkili olacaktır.

2.3. İkinci Nesil İçsel Büyüme Modelleri

İkinci nesil içsel büyüme modelleri birinci nesilde var olan ölçek etkisini çözmeye

çalışmışlardır. Ölçek etkisi, ekonomideki toplam faktör verimliliği (TFV) büyümesinin

doğrudan Ar-Ge’ye ayrılan kaynak düzeyiyle ilgili olduğu varsayımıdır. Jones (1995)

bu varsayımı A.B.D. ve G5 ekonomileri için yaptığı çalışmasında reddetmiştir. Öyle ki,

bu ekonomilerdeki Ar-Ge harcamaları ve Ar-Ge çalışanları düzeyi istikrarlı artarken

TFV büyümesinde bir ilerleme gözlemlenememiştir. TFV büyümesindeki ölçek etkisini

kaldırmak için iki tip ikinci nesil büyüme teorisi geliştirilmiştir. Jones(1995a),

Kortum(1997) ve Segerstrom(1998) (kısaca J/K/S modelleri) tarafından geliştirilen

kısmi içsel (semi-endogenous) büyüme modelleri, birinci nesil modellerdeki bilgiye

20

göre sabit getiri varsayımını gidermeye çalışmıştır. Bunun yerine bu modeller, bilgiye

göre azalan getiri varsayımına sahiptir. Bu varsayım altında bilgi karmaşık hale

geldikçe, sabit TFV büyüme oranı sağlanması için Ar-Ge sektörüne ayrılan kaynak

miktarının artırılması gerekmektedir. Bu yüzden bu modeller TFV büyümesinin

sürdürülebilirliği için pozitif Ar-Ge büyümesi önermektedirler. Ayrıca, ölçek etkisinin

büyüme oranı yerine, kişi başına düşen gelir seviyesinde kendini gösterdiğini ifade

etmektedirler. Buna göre, Ar-Ge’ye yapılan teşvikler gelir seviyesini etkileyebilir ancak

uzun dönemli büyüme oranı üzerinde etkisi yoktur.

Diğer taraftan, Young (1998), Peretto (1998), Aghion ve Howitt (1998), Dinopoulos ve

Thompson (1998b) (kısaca Y/P/AH/DT modelleri) tarafından geliştirilen tam içsel

(fully-endogenous) Schumpeterci modeller, bilgiye göre sabit getiri varsayımını

sürdürmüşlerdir. Bu modeller, Ar-Ge’ye ayrılan kaynak düzeyindeki artışın, ürün

çeşitliliği ile birlikte ekonomi üzerinde yayılacağını ve dolayısıyla Ar-Ge verimliliğinin

artacağını tartışmaktadırlar. Aslında bir ekonomi büyüdükçe bireylerin ya da firmaların

sanayiye girme ihtimalleri artar ve bu sayede yeni ürün miktarında da artış olur.

Toplam Ar-Ge harcamaları ile Ar-Ge çalışanları artan ürün çeşitliliği ve yeni firmalar

üzerinde dağılacaktır. Ayrıca, bu çalışmalarda Romer/Grossman-Helpman/Aghion-

Howitt (R/GH/AH) modellerine ikinci bir boyut eklenmiştir. Ar-Ge, bir ürün hattı

içinde verimliliği artırabilir ya da mevcut ürünlerin toplam sayısını artırabilir.

R/GH/AH modellerinde de belirtildiği gibi, büyüme her üretim hattındaki araştırma

çabası miktarına bağlıdır. Bu çalışmalar ölçekteki artışın mevcut ürünlerin sayısıyla

doğru orantılı olduğunu belirtirken, araştırma çabası miktarının sektör başına

değişmediğini dolayısıyla büyümenin sabit kaldığını önermektedir.

Çalışmamızın devam eden bölümünde ölçek etkisinin (J/K/S) ve (Y/P/AH/DT)

yaklaşımlarıyla nasıl ortadan kaldırıldığı matematiksel modeller çerçevesinde

anlatılacaktır.

2.3.1. Jones/Kortum/Segerstrom Modeli (J/K/S)

Jones (1995a) çalışmasında ölçek etkisinin varlığını ampirik olarak reddetmiştir.

Ardından kısmi içsel büyüme modelleri (Semi-endogenous Growth Model)

geliştirilmiştir (Jones 1995, Kortum1997, Segerstrom 1998). Bu modelde bilginin Ar-

21

Ge sektöründe azalan getiriye sahip olduğu varsayılmıştır ve denklem (5)’deki ℇ < 1

olarak kabul edilmiştir. Böylece ℇ ‘nun başlangıç değerinden bağımsız bir şekilde gA

g∗A’ya yakınsayacaktır (Şekil 1). Öte yandan αL ‘nin artması gA’da anlık artışa neden

olacaktır. Ancak gA’nın fonksiyonu olan 8�A için bir değişikliğe sebep olmayacaktır. Bu

durum Şekil 1’de noktalı ok aracılığıyla gösterilmiştir.

Şekil 1. ℇ<1 durumunda αL ‘deki artışın etkisi (Romer,1996)

ℇ < 1 durumu, inovasyonların mevcut bilgi stokuna daha az bağımlı olduğunu

belirtmesiyle farklı bir bakış açısı kazandırmıştır. Böylece, J/K/S modellerindeki ortak

nokta, en bariz fikirlerin ilk olarak keşfedileceği düşüncesidir. Bu, Ar-Ge sektöründe

çalışan kişinin yeni fikir üretme ihtimalinin bilgi düzeyiyle düşeceği anlamı

taşımaktadır.

Kortum (1997) ve Segerström (1998) bilgi üretimindeki bulup çıkarma (fishing out)

etkisine vurgu yaparken (ℇ < 0), Jones (1995a) ℇ > 0 durumu için bilgi üretiminde

ölçeğe göre artan getiri söz konusu olduğundan, ℇ < 1 durumunun ölçeğe göre hem

azalan hem de artan getiriyi ifade ettiğini belirtmektedir. Böylece, Jones (1995a) ℇ = 0

durumunun, ölçeğe göre sabit getirinin dönüm noktası olduğunu söylemektedir. Bu da

yeni fikirlerin bilgi stokundan bağımsız olduğunu ifade eder.

ℇ = 1 durumunun, bilgiye göre sabit getiri olarak yorumlanması, birinci ve ikinci nesil

teorisyenler tarafından tartışılan bir çelişkidir. Jones üretim fonksiyonunda bir önceki

22

buluşun ifade edilmesinin artan getiri (ℇ > 0) olduğunu ifade ederken, birinci ve ikinci

nesil teorisyenler bunun üretim fonksiyonun doğal bir girdisi olduğunu

belirtmektedirler.

Önemli bir diğer husus da, ℇ’nin etkisinin bilim adamları için dışsal olduğudur. Bu, Ar-

Ge sürecinin zamanla oluşan dışsallık derecesini ölçmektedir. Aslına bakılırsa Jones

(1995b) inovasyonda ölçeğe göre artan getiri konusunun tartışmalı olduğu ifade

etmektedir. Jones, birinci nesil teorisyenleri ℇ = 1 varsayarak katı kısıtlamalar

koydukları noktasında eleştirmektedir ve bunun artan getirinin rassal derecesini ifade

ettiğini belirtmektedir. Aslında, bunu parametre haline getirmenin tam içsel model

üretmek gibi bir yararı vardır. Jones, birinci nesil teorisyenleri rassal parametre

kısıtlaması koydukları için eleştirmesine rağmen, kendisi aynı durumu ℇ < 1 varsayarak

yapmıştır. Gerçi bu, daha az kısıtlayıcıdır ve aynı zamanda ekonominin dengeli büyüme

sağlamasında teorik avantaja sahiptir. Böylece, ℇ‘nun değeri 1’e yaklaştıkça, dengeli

duruma yakınsama hızı yavaşlamaktadır.

2.3.2. Young/Peretto/Aghion-Howitt/Dinopoulos-Thompson Modeli

Bu model kaliteye ve çeşide dayalı iki tamamlayıcı Ar-Ge sektörünü varsaymıştır.

Bilgi, çeşide dayalı Ar-Ge sektörü için azalan getiriye sahipken, kaliteye dayalı Ar-Ge

sektörü sabit getiriye sahiptir. Burada kaliteye ve çeşide dayalı iki tamamlayıcı Ar-Ge

sektörü için nihai mal üretim fonksiyonunu şu şekilde tanımlanmıştır:

/ = � �#/< �#

�=

(13)

Bu iki sektör için yenilik üretim fonksiyonu farklıdır. Kaliteye dayalı Ar-Ge sektörü

için yenilik üretim fonksiyonu şu şekildedir:

��/ = &�/ (14)

Çeşide dayalı Ar-Ge sektörü için ise yenilik üretim fonksiyonu şu şekildedir:

��/ = ��/

>(&�/)? (15)

23

Üretimde kullanılan i ara malının miktarı şu şekilde gösterilmiştir:

�#/ = @#/(��A)(���)'=

�= (16)

Yüksek kalitedeki ürünün büyüme oranı;

@�#/ = �

A(���)'=

�=@#/ (17)

Ekonomik büyüme oranı ise;

8B = C(,) + C(DA(���)

�) (18)

olarak ifade edilmiştir. A ara mal miktarını, n nüfus büyüme oranını, Lt işgücü miktarını,

δ dışsal Ar-Ge verimlilik parametresini, a yeni ara mal üretimi için Ar-Ge sektöründe

çalışan işgücü miktarını, b(1-a) ara malın kalitesini artırmak için Ar-Ge sektöründe

çalışan işgücü miktarını ve Bi ise i ara malının kalite seviyesini ifade etmektedir.

Çeşide dayalı Ar-Ge sektörü için oluşturulmuş olan üretim fonksiyonunda, denklem

(15) de, ℇ < 1 durumu bilginin azalan getiriye sahip olduğu ortaya çıkarken, yeni ara

malın büyüme oranının nüfus büyümesiyle düştüğünü de ortaya koymaktadır. Öte

yandan, kaliteye dayalı Ar-Ge sektörü için oluşturulmuş olan üretim fonksiyonu ℇ < 1

durumunda sabit getiriye sahiptir. Bu da yüksek kalitedeki ürünün büyüme oranının

nüfus büyümesiyle değişmediğini göstermektedir. Denklem 17’de de gösterildiği gibi,

yüksek kalitedeki ürünün büyüme oranı ve aynı şekilde ekonomik büyüme çalışanların

iki Ar-Ge sektörü içindeki dağılımıyla içsel olarak belirlenmiştir. Denklem (14) ve (17)

ölçek etkisinin oluşmadığını göstermektedir. Şöyle ki; ara mallardaki çeşit sayısı

nüfusla doğru orantılı olarak artacaktır ve çeşit başına düşen araştırmacı sayısı sabit

kalacaktır. Böylece, ölçeğin büyüme üzerinde etkisi olmayacaktır.

2.4. Genel Değerlendirme

İkinci nesil içsel büyüme modellerinde güçlü ölçek etkisini ortadan kaldıran iki farklı

yaklaşımdan bahsedilmiştir. J/K/S ve Y/P/AH/DT yaklaşımlarının Ar-Ge ile ilgili kamu

politikalarında birçok uygulaması bulunmaktadır. J/K/S modelinde özel Ar-Ge desteği

sadece kısa vadeli etkiye sahip olurken ekonominin uzun dönemli istikrarlı

24

büyümesinde herhangi bir değişikliğe neden olmayacaktır. Diğer taraftan Y/P/AH/DT

modelinde özel Ar-Ge desteği, tamamlayıcı iki Ar-Ge sektörü arasında çalışan işgücü

sayısının oranını ayarlamak suretiyle ekonomik büyüme üzerinde kalıcı etki oluşturma

kapasitesine sahiptir.

Temple (2000) ölçek etkisi tartışmalarına temel bir eleştiri getirmektedir. Yazar,

büyüme teorilerindeki temel meselenin uzun dönemli büyüme oranının davranışı yerine

parametreler arası değişim ile refah seviyesi arasındaki ilişki olduğunu iddia etmektedir.

Aslında bu durum, J/K/S modelinde Ar-ge yatırımının uzun dönemli etkisinin

olmamasına rağmen kişi başına gelire doğrudan etkisi ile sağlanmaktadır.

Sonuç olarak bakıldığında, hem birinci nesil içsel büyüme modelleri hem de ikinci nesil

içsel büyüme modelleri farklı yollarla da olsa özel Ar-Ge desteğinin ekonominin refah

seviyesini artırdığını göstermektedir. Bu bağlamda, birinci nesil modellerle diğerleri

arasında şöyle bir fark oluşmaktadır; başlangıçta Ar-Ge’ye gerektiğinden az yatırım

yapılır, daha sonra fark edilerek bu defa Ar-Ge’ye gerektiğinden fazla yatırım yapılır.

Bu fark temel olarak modellere piyasa yetersizliği olarak dâhil edilir. Romer (1990),

Grossman ve Helpman (1991) modelleri göz önüne alındığında, birinci nesil modeller

güçlü yaratıcı yıkım etkisini modele dâhil ederken, J/K/S modeli daha az pozitif bilgi

dışsallıklarını ve kopyanın varlığını, AH/P/Y/DT modeli ise iki farklı Ar-Ge sektörü

arasındaki bağımlılığı modele dâhil etmiştir.

25

3. BÖLÜM

AMPİRİK LİTERATÜR

Ar-Ge’ye dayalı içsel büyüme modellerindeki gelişmeye paralel bir şekilde Ar-Ge’nin

ekonomik büyüme üzerindeki etkileri giderek daha fazla irdelenir olmaya başlamıştır.

Özellikle son yıllarda ülkelerdeki Ar-Ge harcamalarına ve diğer Ar-Ge göstergelerine

ait verilerin biriktirilmesi ve ekonometrik yöntemlerdeki artan çeşitlilik, deneysel

çalışmaların sayısında önemli bir artışa yol açmıştır.

Literatürde teknolojik gelişmeyi iktisadi modellere dahil edebilmek için Ar-Ge

harcamaları, Ar-Ge sektöründeki araştırmacı sayısı ve patent sayısı gibi değişkenlerin

kullanıldığı görülmektedir (Özer ve Çiftçi,2008).

Literatürdeki Ar-Ge harcamalarının büyüme üzerindeki etkisini araştırmak için

kullanılan ampirik modellerde çoğunlukla Cobb-Douglas tipi üretim fonksiyonundan

faydalanıldığı görülmektedir. Bu çalışmaların birçoğunda model Ar-Ge harcamaları

eklenerek genişletilmiştir. Cobb-Douglas üretim fonksiyonunun teknolojik sermaye

eklenmiş hali şu şekildedir:

#/ = ��#/� �#/

�E#/* (17)

Bu denklemde Y çıktıyı, L toplam istihdam düzeyini, K fiziksel sermayeyi ve R ise

teknolojik sermayeyi göstermektedir. α, β ve γ esneklik katsayısını, i birimi ve t zamanı

göstermektedir. Denklem (17)’nin logaritmasının ilk farkları alındığında ampirik model,

∆G#/ = H + &∆I#/ + J∆K#/ + �∆L# + M#/ (18)

olarak tanımlanır. Burada bağımlı değişken ekonomik büyümeyi ve küçük harfler,

değişkenlerin logaritmalarını temsil etmektedir. Denklem (18) ile Ar-Ge

harcamalarındaki büyümenin ekonomik büyümeye doğrudan etkisinin olup olmadığı

incelenmiştir. Bununla birlikte Ar-Ge’nin Cobb-Douglas fonksiyonunda bulunan “A”

bileşeni diğer bir deyişle toplam faktör verimliliği üzerine etkileri ampirik olarak

irdelenmiştir. Ampirik çalışmalar konuyu gerek mikro (firma ve/ya sektör) verisi

26

gerekse makro (ülke) verisi kullanarak zaman serisi ve panel veri teknikleriyle

incelemiştir.

Çalışmanın bu bölümünde ampirik literatüre genel bir bakışın yanı sıra Türkiye

ekonomisi örneğinde yapılan ampirik çalışmalar irdelenecektir. Ayrıca, Türkiye’deki ve

dünyadaki Ar-Ge harcamalarının istatiksel analizi yapılacaktır.

3.1. Ampirik Literatüre Genel Bir Bakış

Mikro veri ile çalışma yapan Del Monte ve Papagni (2003), çalışmalarında 500 İtalyan

firmasını 1989-1997 dönemini kapsayan panel veri metoduyla incelemişlerdir.

Yazarların hipotezleri ise Ar-Ge faaliyeti yoğun olan firmaların piyasadaki

büyümelerinin fazla olacağıdır. Çalışma sonucunda Ar-Ge harcamaları ve büyüme

arasında mikro bazda pozitif korelasyon tespit edilmiştir. Piras vd. (2011: 49) ise

Avrupa ülkelerinde bölgesel ihtisaslaşma ve Ar-Ge harcamalarının bir arada üretim ve

hizmet sektörlerinde teknolojik değişime yol açtığı, bunun da ekonomik büyümeyi

kuvvetlendirdiği sonucuna ulaşmışlardır.

Bu son dönem literatür içerisinde makro veri ile çalışma yapan Goel ve Ram (1994),

ülkelerin ekonomik büyümesini 1960’dan 1980’e kadar olan bir yatay kesit içinde

incelemişlerdir. Bu çalışma, temel olarak ekonomik büyümeyi, ülkelerin bir yatay

kesitini kullanılarak, Ar-Ge harcamalarını dikkate alan sınırlı sayıdaki deneysel

çalışmalardan biridir. Çalışmada yapılan korelasyon katsayısı analizlerinde Ar-Ge

harcamalarının payının sadece yüksek gelirli ülkelerde kişi başına gelirin büyüme

oranıyla ilişkili olduğunu ortaya koymaktadır. Bununla beraber nedenselliğin yönü açık

değildir: Ar-Ge harcamalarından ekonomik büyümeye mi yoksa ekonomik büyümeden

Ar-Ge’ye mi? Çünkü korelasyon katsayıları iki değişken arasındaki ilişkinin varlığını ve

büyüklüğünü ortaya koyarken, ilişkinin yönü ancak nedensellik testleri ile belirlenebilir.

Gittleman ve Wolff (1995), benzer bir örnek dönemi (1960-1988) ve benzer bir

deneysel yöntemi kullanarak benzer bulguları elde etmişlerdir. Yazarların ekonomik

büyüme üzerinde Ar-Ge’nin etkilerini belirlemek için kullandıkları Ar-Ge

harcamalarının GSYİH içindeki payı değişkeni sadece yüksek gelirli ülkelerin

27

büyümesinde anlamlı bir korelasyon göstermiştir. Bu çalışma da Ar-Ge ile ekonomik

arasındaki ilişkini yönünü kestirememektedir.

Diğer taraftan Lichtenberg (1993), kamu ve özel sektör Ar-Ge harcamalarının GSYİH

‘daki oranını ayrı ayrı dikkate almıştır. Çalışmasında yazar, yüksek gelirli ülkeler olarak

dikkate alınamayan 74 ülkeyi içeren bir örnekte, 1964-1989 döneminde kamu ve özel

sektör Ar-Ge harcamalarının GSYİH içindeki payı ile işçi başına düşen çıktı

miktarındaki artış oranı arasındaki ilişkiyi inceleme konusu yapmıştır. Çalışmada

yapılmış olan regresyon analizinden elde edilen bulgular, Ar-Ge ile işçi başına çıktı

büyümesi arasında anlamlı bir ilişkiyi ortaya koyarken, kamu Ar-Ge harcamaları ile işçi

başına çıktı artışı arasında küçük hatta negatif ilişkiler tespit edilmiştir.

Benzer şekilde Park (1995), 10 OECD ülkesinin panel veri seti aracılığıyla, Ar-Ge

harcamaları ile üretimdeki büyüme arasındaki ilişki yaklaşımını daha detaylı bir şekilde

ele almıştır. Park (1995), 10 OECD ülkesi içinde, özel ve kamu olmak üzere iki tip

harcama üzerinde durmuştur. Yazar, yurtiçi ve yurt dışı özel harcamalarının ikisinin de

yurtiçi üretimdeki büyümeyle alakalı olduğu bulgusuna ulaşmıştır. Ayrıca, özel Ar-Ge

harcamaları kontrollü bir şekilde bir kez içerildi mi, kamu Ar-Ge harcamalarının yurtiçi

üretim büyümesiyle negatif bir ilişkiye sahip olduğunu bulmuştur. Diğer taraftan, yazar,

kamu Ar-Ge’sinin özel Ar-Ge üzerine uluslararası taşmalara sahip olduğu sonucuna

varmıştır. Yazara göre bir ülkedeki kamu Ar-Ge harcamaları, diğer ülkedeki özel

harcamalarla ilişkilidir ve bu yüzden Ar-Ge kamu harcamaları, üretimdeki büyümeye

dolaylı yoldan ve pozitif olarak bir katkıda bulunabilmektedir. Özel Ar-Ge harcamaları

ise, diğer ülkelerdeki özel harcamalarla ilişkiliymiş gibi görünmemektedir. Yazar bu

sonucu, kamu Ar-Ge’sinin temel araştırma açısından, uygulamalı araştırmadan daha

dolaysız olabileceğini ve bu yüzden, birkaç ülke arasında çeşitli uygulamaları teşvik

edebileceği şeklinde yorumlamıştır. Diğer bir olasılık ise, kamu Ar-Ge’sinin özel Ar-

Ge’ye göre daha hızlı bir şekilde yayılabileceği ve bu yüzden özel araştırmalardan daha

da etkin bir şekilde artırmasıdır.

Benzer kanıtlar, Jones (1995) tarafından da sunulmuştur. Çalışma, endüstrileşmiş

ekonomileri kapsamış ve zaman serileri kullanılmıştır. İlk dönem Ar-Ge modellerinin

bir yönü ölçek etkisini içermektedir. Ölçek etkisi ise büyük nüfuslu ülkelerin Ar-Ge

aktivitelerine daha küçük nüfuslu bölgelere nazaran daha fazla kaynak tahsis etmeleri

28

anlamına gelir. Jones (1995), ölçek etkisine dair öngörüye bir istisna getirmektedir.

Örneğin Jones (1995), ABD’de 1950’den 1990’a kadar olan toplam faktör

verimliliğinin (TFV) büyüme grafiğini sunmaktadır. Bu dönem boyunca TFV

büyümesi, oldukça fazla dalgalanıyor görünmesine rağmen, gerçekte artış ya da düşüş

trendi yoktur. Aynı grafikte, 1950’de 150.000’den 1990’da yaklaşık olarak 750.000’e

yükselen Ar-Ge aktiviteleri ile ilgilenen bilim adamları ve mühendislerin güçlü bir

şekilde yükselen sayısını açıkça gösteren grafiği de çizmiştir. Paralel olarak, bilim

adamları ve mühendislerin oranı toplam emek gücü içinde %0.25’den yaklaşık olarak

%0,8’e yükselmiştir. ABD’deki TFV büyümesi, bilim adamları ve mühendislerin

toplam sayısındaki artışla beraber yükselmediği gibi Fransa, Batı Almanya ve

Japonya’da da yükselmemiştir. Araştırma yoğunluğunu açıklamak için Ar-Ge

harcamaları kullanıldığında da benzer sonuçlara ulaşılmıştır. Bu yüzden Jones (1995)

TFV’nin Ar-Ge aktivitelerine yönelik kaynak (hem yurtiçi hem yurtdışı) artışı ile bile

yükselmediği sonucuna varmıştır. Artan araştırmacı sayısı ve TFV etkileri arasında

önemli ölçüde gecikmeler olsa da, dikkate alınan 40 yıllık bir dönem, eski Ar-Ge

kaynaklarındaki büyüme ve TFV büyümesi arasındaki korelasyonu gözlemleyebilmek

için yeterli uzunluktadır. Örneğin daha fazla insan ya da kaynak, Ar-Ge’ye gitmemiş

olsaydı mevcut durumdan ne gibi farklılaşmalar yaşanabileceği hakkında belirsizlikler

söz konusu olurdu. Aynı zamanda Ar-Ge faaliyetleri azalan getirilere konu olabilir ve

TFV büyümesi, Ar-Ge departmanlarında istihdam edilen personel sayısındaki büyük

artışa rağmen gerileyebilirdi. Jones (1995)’a göre bu bulgular, Ar-Ge’ye daha fazla

kaynak tahsis eden ülkelerin daha az tahsis edenlerden daha iyi olmayacağı anlamına

gelmemektedir. TFV, daha hızlı büyümeseler bile gelişmiş ülkelerde hala daha

yüksektir. Bu yüzden Jones (1995), büyüme etkisi olmasa bile kaynakların bir

miktarının Ar-Ge’ye tahsis edilmesinin TFV’ye bir derecede etki edebileceği olasılığına

da işaret etmektedir. Yazara göre sadece eş zamanlı olarak ekonomik büyümedeki bir

yükseliş, Ar-Ge yükseliş trendini izlememiştir. Gerçekten de Jones (1998), Birleşik

Devletlerdeki ekonomik büyümenin %50’sini Japonya, Batı Almanya, Fransa ve

Birleşik Devletlerdeki Ar-Ge kaynaklarının birikimi ile açıklarken, en azından Birleşik

Devletlerde, hem yurtiçi Ar-Ge ve hem de yurtdışı Ar-Ge taşmalarının ekonomik

büyümeyi teşvik ettiğini öne sürmektedir.

29

Sylwester (2001), Ar-Ge ve ulusal düzeydeki kişi başına çıktıdaki büyüme oranı

arasındaki ilişkiyi araştırmayı hedeflediği ve 20 OECD ülkesinin verilerini kullandığı

çok değişkenli regresyon analizini içeren çalışmasında, Ar-Ge harcamalarının ekonomik

büyümeyi etkilemediği sonucuna ulaşmıştır. Ancak G7 ülkeleri bazında bu ilişkinin

pozitif olduğunu belirtmiştir. Buradan, Ar-Ge’nin ülkelerin gelişmişlik düzeylerine

bağlı olarak etkisinin farklılaştığı yorumu yapılabilir. Buna destek olarak, Lederman ve

Maloney (2003) geliştirme süreci üzerine Ar-Ge yatırım modellerini sorgulamak üzere

yeniliklerle ilişkili değişkenlerin 125 ülkenin 1975-2000 dönemine ait global bir panel

veri setini kullanmışlardır. Çalışma sonucunda gelişmiş ülkelerin finansal açıdan, bilgi

güvenliği açısından ve Ar-Ge alanında daha yetkin olmasından dolayı az gelişmiş

ülkelere nazaran Ar-Ge sektörüne daha fazla harcama yaptıklarını belirtmişlerdir.

Bassanini ve Scarpetta (2001) ise, 21 OECD ülkesindeki ekonomik büyümenin

gelişimini panel veri seti kullanarak incelemişlerdir. Yazarlar, yatırım oranlarının

farklılığının, Ar-Ge sektöründeki işgücünün, ticari açıklığın, finansal yapının ve politika

seçiminin ülkelerin GSYİH üzerinde önemli rol oynadığını belirtmişlerdir. Aynı

zamanda bu faktörlerdeki değişimlerin yaşam standardını doğrudan etkilediği de bu

çalışmada ortaya konmuştur. Ayrıca, büyümedeki Ar-Ge harcamaları duyarlılığının 0,3-

0,4 aralığında olduğu sonucuna ulaşmışlardır.

Ar-Ge ve büyüme ilişkisinin nedensellik yönünü inceleyen çok sayıda çalışma

bulunmaktadır. Bunlar arasında örneğin, Tiryakioğlu (2006), Ar-Ge harcamaları ile

büyüme arasındaki karşılıklı nedensellik ilişkilerini kısa ve uzun dönemli olarak

incelemiştir. Çalışmasında 7 OECD ülkesine ait 30 ila 34 yıllık veriler kullanmıştır.

Aynı zamanda bu çalışmasında ADF(Augmented Dickey Fuller) birim kök testine göre

analiz ettiği verileri eşbütünleşme testine tabi tutmuştur. Çalışma, eşbütünleşme tespit

edilemeyen ülkelere Standart Granger Nedensellik testi uygularken eşbütünleşme tespit

edilen ülkelere hata düzeltme esasına göre Wald Testi uygulamıştır. Çalışma, uzun

dönemde ABD, İtalya, Danimarka, Japonya, Fransa ve Kanada’da büyümeden Ar-

Ge’ye doğru, Almanya’da ise Ar-Ge’den büyümeye doğru bir nedensellik ilişkisinin

bulunduğunu tespit etmiştir. Bunun yanında, kısa dönemde İtalya’da Ar-Ge’den

büyümeye, Fransa’da ise büyümeden Ar-Ge’ye doğru bir nedensellik ilişkisi olduğunu

30

ortaya koymuştur. Öte yandan, kısa dönemde Danimarka ve Japonya’da herhangi bir

nedensellik ilişkisinin söz konusunu olmadığını belirtmiştir.

Gülmez ve Yardımcıoğlu (2012) 1990-2010 dönemi arasındaki veri setini kullanarak

Ar-Ge harcamaları ile büyüme arasındaki ilişkiyi analiz etmişlerdir ve ekonomik

büyüme ile Ar-Ge harcamaları arasında uzun vadeli önemli bir karşılıklı ilişki

bulunduğu sonucuna ulaşmışlardır.

Literatüre bakıldığında Ar-Ge’nin verimlilik, bilgi stoku ve teknolojik değişim gibi

yollardan dolaylı bir şekilde ekonomik büyümeyi etkilediğini ortaya koyan çalışmalar

da bulunmaktadır. Bu bağlamda Wang (2007), çalışmasında toplam Ar-Ge

aktivitelerinin verimlilikle ilişkisini değerlendirmek için ülkeler arası üretim modeli

üzerinde durmuştur. Rassal örneklem metoduyla 30 ülkenin son dönem verilerinin

kullanıldığı ve translog spesifikasyonunun dâhil edildiği çalışmada, Ar-Ge

harcamalarının etkin bir biçimde kullanıldığında ekonomik büyüme noktasında bu

politikaların dönüşümünü sağlayacağına değinmiştir. Benzer şekilde, Mate-Garcia ve

Rodriguez-Fernandez (2008: 1835) İspanya bazında yaptıkları çalışmalarında Ar-Ge

harcamalarının verimlilik artışını pozitif etkilediğini ortaya koymuşlardır.

Zachariadis (2004), 1971-1995 dönemi arasında 10 OECD ülkesinde üretim endüstrisi

verisini kullanarak Ar-Ge bağlantılı büyüme şartlarını araştırmıştır. Bu çalışmada

kullanılan model Ar-Ge yoğunluğunun verimlilik artışıyla ve çıktı artışıyla olan

ilişkisini ölçmektedir. Çalışma sonucunda Ar-Ge yoğunluğunun verimlilik ve çıktı artışı

üzerinde pozitif etkisi bulunduğuna ulaşılmıştır.

3.1.1. Türkiye Ekonomisi Örneğinde Ar-Ge ve Büyüme İlişkisi Ampirik Çalışmaları

Avcı (2007), Türkiye’nin teknolojik yenilik performansını ortaya koymak ve Türkiye

imalat sanayinin 1992-2001 döneminde sektörel düzeyde Ar-Ge harcamalarının

ekonomik büyümeye katkısını ölçmek amacıyla, panel veri yöntemini kullanmıştır.

Analiz sonuçları, Türkiye’de Ar-Ge harcamaları ile ekonomik büyüme arasında pozitif

ve anlamlı bir ilişkinin olduğunu göstermektedir.

31

Altın ve Kaya (2009), Türkiye’de 1990-2005 dönemi arasında Ar-Ge harcamaları ve

ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi VEC (Vector Error Correction) modeli

yöntemiyle analiz etmişlerdir ve kısa dönemde Ar-Ge harcamalarıyla ekonomik

büyüme arasında bir nedensellik ilişkisi bulamamışlardır. Ancak, Ar-Ge harcamasından

ekonomik büyümeye doğru uzun dönemde bir ilişki tespit etmişlerdir.

Korkmaz (2010), Ar-Ge yatırımları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkiyi incelemek

için 1990-2008 dönemi arasındaki veriyi eşbütünleşme metoduyla analiz etmiştir.

Çalışma sonucunda her iki değişken arasında eşbütünleşme olduğuna ve uzun vadede

her iki değişkenin birbirini etkilediğine ulaşılmıştır.

Bunun yanında Yaylalı vd. (2010) yaptıkları çalışmada Türkiye’de 1990-2009

dönemleri arasında Ar-Ge harcamaları ile büyüme arasındaki ilişkiyi tespit etmeye

çalışmışlardır. Bu amaçla çalışmalarında ADF, eşbütünleşme ve nedensellik testlerini

uygulamışlardır. Sonuçta Ar-Ge ile ekonomik büyüme arasında tek yönlü bir ilişki

bulunmuş ve bu ilişkinin yönünün de Ar-Ge’den ekonomik büyüme doğru olduğu ifade

edilmiştir. Dolayısıyla, Türkiye örneğinde Ar-Ge harcamalarının uzun vadede

ekonomik büyümeyi olumlu etkileyeceği belirtilmiştir.

Benzer şekilde Akıncı ve Sevinç (2013: 15) Türkiye için 1990-2011 dönemindeki veriyi

kullanarak nedensellik testi uygulanmıştır. Yazarlar, milli gelir ile Ar-Ge harcamaları

arasında Ar-Ge harcamalarından ekonomik büyümeye doğru tek yönlü nedensellik

ilişkisi tespit etmişlerdir.

3.1.2. Genel Değerlendirme

Ar-Ge’nin ekonomik büyüme üzerindeki etkisine yönelik literatürde yer alan ampirik

çalışmalardan bazıları Tablo 1’de özet şekilde yer almaktadır. Bu çalışmaların

birçoğundaki modellerde Ar-Ge’yi temsilen Ar-Ge harcamaları değişken olarak

kullanılmıştır. Tablodan da anlaşılacağı üzere, Ar-Ge harcamaları genel olarak

ekonomik büyüme üzerinde olumlu bir etkiye sahiptir.

32

Tablo 1: Ar-Ge ve Ekonomik Büyüme İlişkisine Yönelik Ampirik Çalışmalar

Çalışma Periyod Yöntem Ülke Etki

Gülmez ve

Yardımcıoğlu (2012) 1990-2010

Eşbütünleşme ve

Panel Nedensellik

Testleri

21 OECD Ülkesi

Uzun dönemde çift

yönlü ve anlamlı bir

ilişki

Ağır ve Utlu (2011) 1981-2008

Eşbütünleşme ve

Panel Nedensellik

Testleri

17 OECD Ülkesi

Kısa vadede ilişki

yok, uzun dönemde

Ar-Ge’den

ekonomik büyümeye

doğru ilişki

Akçay (2011) 1960-2007 Eşbütünleşme ve

Nedensellik Testi ABD Çift yönlü

Genç ve Atasoy

(2010) 1997-2008

Panel Nedensellik

Testi

Türkiye Dâhil 34

Ülke

Ar-Ge’den

büyümeye tek yönlü

Altın ve Kaya,

(2009) 1990-2005

Nedensellik Testi

(VEC Modeli) Türkiye

Kısa dönemde ilişki

yok, uzun dönemde

Ar-Ge’den

büyümeye doğru tek

yönlü

Korkmaz (2010) 1990-2008 Eşbütünleşme Testi Türkiye Uzun dönemde çift

yönlü

Yaylalı vd. (2010) 1990-2009 Eşbütünleşme Testi Türkiye Tek yönlü

Akıncı ve

Sevinç(2013) 1990-2011 Nedensellik Testi Türkiye

Ar-Ge’den

büyümeye tek yönlü

Park (1995) 1970-1987 Panel Veri Analizi 10 OECD Ülkesi Ar-Ge ile TFV

arasında pozitif ilişki

Lichtenberg (1993) 1964-1989 Regresyon Analizi 74 Ülke TFV üzerinde

Pozitif

Goel ve Ram (1994) 1960-1985 Regresyon Analizi

54 Ülke

(18 gelişmekte olan

ve 14 azgelişmiş)

Gelişmiş ülkelerde

pozitif

Ülkü (2004) 1981-1997 Panel Veri Analizi 30 Ülke Pozitif

Özer ve Çiftçi

(2008) 1990-2005 Panel Veri Analizi OECD Ülkeleri Pozitif

Samimi ve Alerasoul

(2009) 2000-2006 Panel Veri Analizi

30 Gelişmekte

olan ülke Etki yok

Coe ve

Helpman(1995) 1971-1990 Panel Veri Analizi 22 Ülke TFV üzerinde pozitif

Freire-Serén (2001) 1965-1990 Kesit Veri Analizi 21 OECD Ülkesi Pozitif

Gittleman ve Wolff

(1995) 1960-1988 Regresyon Analizi

Gelişmişlik

seviyesine göre çok

sayıda ülke

Sadece gelişmiş

ülkelerde anlamlı

33

Avcı (2007) 1992-2001 Panel Veri Analizi

(Sektörel düzeyde) Türkiye Pozitif

Mate-Garcia ve

Rodriguez-

Fernandez (2008)

1990-1999 Zaman Serisi

Analizi İspanya Pozitif

Taban ve Şengür

(2014) 1990-2012 Eşbütünleşme Testi Türkiye

Uzun dönemde

pozitif, kısa

dönemde etki yok

Bozkurt (2015) 1998-2013 Eşbütünleşme ve

Nedensellik Testi Türkiye

Uzun dönemde çift

yönlü

3.2. Dünyada Ar-Ge Harcamaları

Ar-Ge harcamalarının GSYİH’a oranı ülkeler arasında karşılaştırma yapmak için

kullanılmaktadır. Toplam harcama içerisinde yerel şirketler, araştırma enstitüleri,

üniversite ve kamu laboratuvarları tarafından yapılan Ar-Ge harcamaları bulunmaktadır.

Tablo 2’de bazı OECD ülkelerinin Ar-Ge harcamalarının GSYİH’a oranı

gösterilmektedir.

Tablo 2: Bazı OECD Ülkeleri Ar-Ge Harcamaları (GSYİH’ya Oran Olarak)

Ülkeler 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2011 2012 2013 2014

Avusturya 1.89 2.07 2.17 2.37 2.59 2.74 2.68 2.93 2.96 3.07

Belçika 1.92 1.89 1.81 1.81 1.92 2.05 2.16 2.36 2.43 2.47

Kanada 1.86 1.98 2.00 1.95 1.86 1.84 1.80 1.79 1.69 1.61

Çek Cumhuriyeti 1.12 1.10 1.15 1.23 1.24 1.34 1.56 1.79 1.91 2.00

Danimarka .. 2.44 2.42 2.40 2.78 2.94 2.97 3.00 3.06 3.05

Estonya 0.60 0.72 0.85 1.12 1.26 1.58 2.31 2.11 1.71 1.44

Finlandiya 3.25 3.26 3.31 3.34 3.55 3.73 3.64 3.42 3.29 3.17

Fransa 2.08 2.17 2.09 2.05 2.06 2.18 2.19 2.23 2.24 2.26

Almanya 2.39 2.42 2.42 2.46 2.60 2.71 2.80 2.87 2.83 2.90

Macaristan 0.79 0.98 0.86 0.99 0.99 1.15 1.20 1.27 1.40 1.37

İrlanda 1.09 1.06 1.18 1.20 1.39 1.61 1.53 1.56 1.54 1.49

İsrail 3.93 4.13 3.88 4.13 4.33 3.93 4.01 4.13 4.09 4.11

İtalya 1.01 1.08 1.05 1.09 1.16 1.22 1.21 1.27 1.31 1.29

Japonya 3.00 3.12 3.13 3.41 3.47 3.25 3.38 3.34 3.48 3.59

Kore 2.18 2.27 2.53 2.83 3.12 3.47 3.74 4.03 4.15 4.29

Lüksemburg 1.57 .. 1.62 1.69 1.64 1.53 1.50 1.29 1.30 1.26

Hollanda 1.81 1.77 1.81 1.76 1.64 1.72 1.90 1.94 1.96 2.00

Norveç .. 1.63 1.55 1.46 1.56 1.65 1.63 1.62 1.65 1.71

34

Polonya 0.64 0.56 0.56 0.55 0.60 0.72 0.75 0.88 0.87 0.94

Portekiz 0.72 0.72 0.73 0.95 1.45 1.53 1.46 1.38 1.33 1.29

Slovakya 0.64 0.56 0.50 0.48 0.46 0.62 0.66 0.81 0.83 0.89

Slovenya 1.36 1.44 1.37 1.53 1.63 2.06 2.42 2.58 2.60 2.39

İspanya 0.88 0.96 1.04 1.17 1.32 1.35 1.33 1.28 1.26 1.23

İsveç .. .. 3.39 3.50 3.50 3.22 3.25 3.28 3.31 3.16

Türkiye 0.48 0.53 0.52 0.58 0.73 0.84 0.86 0.92 0.94 1.01

Birleşik Krallık 1.72 1.72 1.61 1.65 1.69 1.69 1.69 1.62 1.66 1.70

A.B.D. 2.62 2.55 2.49 2.55 2.77 2.74 2.76 2.70 2.74 ..

AB(28) 1.68 1.71 1.67 1.69 1.77 1.84 1.88 1.92 1.93 1.95

AB(15) 1.79 1.82 1.79 1.82 1.91 1.99 2.03 2.06 2.07 2.09

OECD 2.14 2.15 2.13 2.19 2.29 2.30 2.33 2.34 2.37 2.38

Kaynak: OECD (2016) Main Science and Technology Indicators

Tablo 2’de OECD ülkelerinde Ar-Ge harcamalarının payı 2000’de yüzde 2,14 iken bu

oran 2006’ya kadar yavaşça artarak yüzde 2,19’a yükselmiştir. 2006’dan itibaren

hükümetler Ar-Ge faaliyetlerini güçlendirmiştir. Kuzey Avrupa ülkeleri Ar-Ge

faaliyetlerinin finansmanı için özel fon oluşturmuşlardır. Ayrıca, verimi düşük olan

kamu Ar-Ge faaliyetlerinin daha etkin olması için bir dizi reform yapılmıştır (Taş,

2005; 8). 2006-2014 döneminde Ar-Ge harcamaları nispeten daha hızlı bir atış

göstererek yüzde 2,38’e yükselmiştir.

2014 yılında OECD ülkelerindeki toplam Ar-Ge harcaması reel anlamda bir önceki yıl

ile karşılaştırıldığında yüzde 2,3 büyümüştür. Bu son dönem büyümesi daha çok özel

sektördeki istikrarlı Ar-Ge harcaması artışından (yüzde 2,8) gerçekleşmiştir (OECD,

Main Science and Technology Indicators, 2016).

2000 yılından itibaren Estonya, Kore, Portekiz ve Türkiye yıllık ortalama yüzde 10’luk

büyüme oranıyla reel Ar-Ge harcaması en hızlı büyüyen ülkelerdir.

Tablo 2’e göre Danimarka, Finlandiya, İsrail, Japonya, Kore ve İsveç Ar-Ge harcaması

yüzde 3’ü geçen ülkelerdir. Buna karşılık Polonya ve Slovakya, Ar-Ge harcaması yüzde

1’in altında olan en düşük performansa sahip iki ülke iken, Birleşik Krallık, İspanya,

Portekiz, Norveç, İtalya, İrlanda, Macaristan ve Kanada yüzde 1 - yüzde 2 arasında Ar-

Ge harcama oranına sahiptir.

35

Grafik 1: Bazı ülkeler için Ar-Ge Harcamaları (Milyon Dolar) (Kaynak: OECD (2016) Main Science and Technology Indicators)

Grafik 1’e göre Ar-Ge harcaması en yüksek olan ülke A.B.D. olsa da ekonomik

büyümesinin yavaşlamasından dolayı diğer ülkeler de ona yaklaşmaktadır. Özellikle

Çin’in 2007’den 2014’e kadar Ar-Ge harcaması yüzde 120 artarken, A.B.D.’nin sadece

yüzde 34 artmıştır.

2014 yılında olduğu gibi 2015 ve 2016 yılında da Çin başta olmak üzere Asya ülkeleri

global Ar-Ge yatırımları büyümesinin itici gücü olmaktadır. Tablo 3’te görüleceği üzere

Asya ülkeleri (Çin, Japonya, Hindistan ve Güney Kore) global Ar-Ge yatırımlarının

yüzde 40’dan fazlasına sahiptir. Kuzey Amerika’nın bu payı yüzde 30’dan az iken

Avrupa’nınki yüzde 20’den biraz fazladır. Kuzey Amerika, A.B.D. ve Avrupa global

Ar-Ge paylarında yıllık bazda düşüş yaşamaya devam etmektedirler. Çin’in Ar-Ge

yatırımlarının büyüme oranı son dönemlere kadar yıllık yüzde 10’dan fazlayken 2016

yılı için yüzde 7’nin altına düşmüştür. Bu büyüme oranı bile A.B.D. ve Avrupa’nın

yıllık yüzde 2 ve yüzde 3 olan büyüme oranlarından büyüktür. Dünyanın geri kalanı

(Rusya, Afrika, Güney Amerika ve Orta Doğu ülkeleri) 2016 yılında toplamda yüzde

8.8 olan global Ar-Ge yatırımlarıyla yıllık sadece yüzde 1.5 büyüme göstermişlerdir.

Son yıllarda Asya ekonomileri dünyanın diğer bölgelerine göre daha hızlı

büyüdüğünden Ar-Ge yatırımları da Amerika ve Avrupa ülkelerine kıyasla daha fazla

olmaktadır. Asya ülkelerinin global ölçekte Ar-Ge payları yıllık yaklaşık yüzde 1

artarken, Amerika ve Avrupa ülkelerinin Ar-Ge yatırımlarını Asya ülkeleri kadar

artırmadıkları için global Ar-Ge payları düşmektedir.

0,00

50.000,00

100.000,00

150.000,00

200.000,00

250.000,00

300.000,00

350.000,00

400.000,00

450.000,00

500.000,00

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

20

14

Fransa

Almanya

Japonya

Birleşik krallık

A.B.D.

Çin

36

Tablo 3: Global Toplam Ar-Ge Harcamaları Paylaşımı (%)

2014 2015 2016

Kuzey Amerika 29.1 28.5 28.4

A.B.D. 26.9 26.4 26.4

Karayipler 0.1 0.1 0.1

Tüm Kuzey Amerika 29.2 28.5 28.5

Asya 40.2 41.2 41.8

Çin 19.1 19.8 20.4

Avrupa 21.5 21.3 21

Rusya 3.1 2.9 2.8

Güney Amerika 2.8 2.6 2.6

Orta Doğu 2.2 2.3 2.3

Afrika 1 1.1 1.1

Total 100 100 100

(Kaynak: 2016 Global R&D Funding Forecast, Winter 2016)

3.3. Türkiye’de Ar-Ge Harcamaları

Türkiye’nin son dönemlerde teknolojik gelişme bakımından ekonomik olarak dönüşüm

yaşadığını söyleyebiliriz. Bu dönüşüm şu sonuçları beraberinde getirmiştir:

• Uluslararası ticaret ilişkileri gelişmiştir.

• İhracat artmıştır.

• Ekonomi daha rekabetçi hale gelmiştir.

• Avrupa’yla uyum sağlanmıştır.

• Özel ve kamu üniversitelerindeki bilim ve teknoloji bölümü sayısı artırılmıştır.

• Ar-Ge yatırımı teşvik edilmiştir.

• Ar-Ge altyapısı geliştirilmiştir.

• Üniversite ve özel sektörün ortak çalıştığı bölgeler kurulmuştur.

Grafik 2’de Türkiye ve OECD ortalaması için Ar-Ge Harcamalarının GSYİH içindeki

payı gösterilmiştir.

37

Grafik 2-Türkiye ve OECD ortalaması için Ar-Ge Harcamasının GSYH içindeki payı (Kaynak: OECD (2016) Main Science and Technology Indicators)

Grafik 2’de Türkiye’nin OECD ortalamasının oldukça gerisinde olmasına rağmen

kayda değer bir ilerleme kaydettiği görülmektedir. Türkiye’deki 2000 yılında Ar-Ge

GSYİH ‘sının OECD ortalamasına oranı yüzde 22’ye tekabül ederken, bu oran 2014’e

kadar sürekli artış göstererek yüzde 42’ye yükselmiştir.

2014 yılında bir önceki yıla göre Ar-Ge harcamaları yüzde 18,8’lik bir artış göstererek

Ar-Ge’nin GSYİH içindeki payı 0,94’ten 1.01’e yükselmiştir.

Grafik 3’te Türkiye’de 2000-2014 yılı Ar-Ge harcamasının sektörlere göre dağılımı

gösterilmiştir.

Grafik 3-Türkiye’de 2000-2014 Yılı Sektörlere Göre Ar-Ge Harcaması (Kaynak: TÜİK,2016)

0,48 0,54 0,53 0,48 0,52 0,59 0,58

0,72 0,73 0,85 0,84 0,86 0,92 0,94 1,01

2,14 2,18 2,15 2,15 2,13 2,16 2,19 2,22 2,29 2,34 2,30 2,33 2,34 2,37 2,38

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

Türkiye

OECD

1 000 000 000

2 000 000 000

3 000 000 000

4 000 000 000

5 000 000 000

6 000 000 000

7 000 000 000

8 000 000 000

9 000 000 000

20

00

20

01

20

02

20

03

20

04

20

05

20

06

20

07

20

08

(*

)

20

09

20

10

20

11

20

12

20

13

20

14

özel sektör

kamu

yükseköğretim

38

Grafik 3’e göre 2006 yılından önce özel sektördeki Ar-Ge harcaması kamudaki Ar-Ge

harcamasının gerisinde kalmıştır. Fakat Türkiye, Dokuzuncu ve Onuncu Kalkınma

Planları çerçevesinde son yıllarda gerçekleştirilen vergi indirimleri, teşvikler ve diğer

ekonomik aktivitelerle küresel ekonomiye ayak uydurmaya çalışmıştır. Özelikle

üniversite ve özel sektörün birlikte çalıştığı özel bölgelerin de kurulmasıyla son 10 yılda

özel sektör Ar-Ge harcamasının kamu Ar-Ge harcamasından daha hızlı bir artış

gösterdiği görülmektedir. Buna bağlı olarak yükseköğretim tarafından yapılan Ar-Ge

harcaması ise 2008 yılından itibaren kayda değer bir artış göstermiştir.

Yine Grafik 3’te 2014 yılında Türkiye’deki toplam Ar-Ge harcamasının yarısının

(yüzde 49,8) özel sektör tarafından yapıldığı görülmektedir. Bunu yüzde 40,5 ile

yükseköğretim takip ederken, kamu kesimi yüzde 9,7 ile son sırada yer almıştır. 2013

yılında ise özel sektör yüzde 47,5 ile yine ilk sırada yer alırken, bunu yüzde 42,1 ile

yükseköğretim, yüzde 10,4 ile kamu kesimi takip etmiştir.

39

SONUÇ

1980’li yılların ikinci yarısından itibaren iktisadi büyüme literatürünün merkezine

yerleşen yeni büyüme teorileri teknolojik gelişmeyi içsel olarak açıklamışlardır.

Teknolojik gelişmenin kaynağını Ar-Ge faaliyetleri olarak gören içsel büyüme

modellerinden birinci nesil içsel büyüme modelleri, Ar-Ge sektöründe çalışan

araştırmacı sayısına bağlı olarak büyük ölçekli ekonomilerin daha büyük oranlarda

büyüdüğünü ortaya koymaktadır. 1990’ların ikinci yarısından itibaren geliştirilen ikinci

nesil içsel büyüme modelleri ise, Ar-Ge harcamalarının uzun dönemli ekonomik

büyüme oranı yerine kişi başına düşen gelir seviyesinde etkisi olacağını öngörmektedir.

Dolayısıyla, bu iki içsel büyüme modelleri Ar-Ge harcamalarının ekonomik büyümeyi

ve dolayısıyla refah seviyesini artırdığını göstermektedir. Ampirik bulguların, Ar-

Ge’nin ekonomik büyüme üzerindeki olumlu etkisini genel olarak destekler nitelikte

olduğu görülmektedir.

Ar-Ge faaliyetleri bazı dışsallıklara sahiptir ve dolayısıyla kamu tarafından

desteklenmesi söz konusudur. OECD ülkelerinde kamu sektörünün toplam Ar-Ge

harcamalarına katkısı yüzde 30 civarındadır. Ar-Ge faaliyeti gösteren firmaların en

büyük sorunu Ar-Ge ‘nin firmalara özel getirisinin sosyal getirisinden önemli ölçüde

düşük olmasıdır. Bu sorun serbest piyasadaki Ar-Ge faaliyeti gösteren firma sayısının

sosyal olarak optimal düzeyden daha az olmasına neden olmaktadır. Aslında bu durum

hükümetlerin Ar-Ge desteği sağlamasının temel sebebidir. Hükümetlerin, özel ve sosyal

getirisi arasındaki farkı dikkate alarak Ar-Ge faaliyetlerini desteklemeleri doğru bir

strateji olarak değerlendirilmektedir. Aksi halde, Ar-Ge faaliyetinin hiç yapılmaması

gibi bir riskle karşı karşıya kalınabilir. Hükümetler, Ar-Ge fonlaması için üniversite ve

araştırma enstitülerini kullanma, özel sektör Ar-Ge faaliyetlerini doğrudan destekleme

ve mali teşvikler gibi politika araçlarına sahiptir. Teorik açıdan, bu araçların avantaj ve

dezavantajları bulunmaktadır. Üniversiteler genel olarak temel araştırmaya yönelirken,

araştırma enstitüleri de çoğunlukla kamu ihtiyaçlarını giderme amacındadırlar. Özel

sektörü doğrudan desteklemenin olumlu yanı hükümetin destekleyeceği projeleri

kendisinin seçmesidir. Bir başka deyişle hükümet sosyal getirisi yüksek ve önemli

40

taşma etkisine sahip projeleri seçecektir. Buradaki en bariz dezavantaj ise çarpık

rekabetin oluşmasıdır. Mali teşvik durumunda ise firmalar kendi seçtikleri Ar-Ge

projelerinde hükümet desteğini kullanabileceklerdir. Buradaki risk ise firmalar

tarafından sosyal getirisi düşük olan projelerin seçilecek olmasıdır. Bu durumda çarpık

rekabet oluşmayacaktır.

Türkiye’deki Ar-Ge harcamalarının GSYİH ’ya oranına bakıldığında son yıllarda bu

oranın hızlı bir artış gösterdiği görülmektedir. Bu oran, Türkiye’nin Dokuzuncu

Kalkınma Planı döneminde 0,26 puan artarak yüzde 0,86 düzeyine ulaşmıştır. Onuncu

Kalkınma Planı ile 2018’e kadar 0,94 puanlık bir artışla, yüzde 1,8 hedeflenmektedir.

Türkiye bu hedefle, OECD ortalamasının altında olsa da, diğer ülkelerle rekabet edebilir

düzeye ulaşacaktır.

Bu tezde, konuya ilişkin kapsamlı teorik ve ampirik inceleme yapılmıştır. Özellikle

Türkçe literatürde henüz yeterince yer almayan ikinci nesil içsel büyüme teorileri ve

çıkarsamaları değerlendirilmiştir. Diğer taraftan ampirik literatürde Türkiye örneği

çalışmalarının genellikle nedensellik ve eşbütünleşme testlerine dayandığı görülmüştür.

Bu testler büyüme-Ar-Ge ilişkisini tek katmanlı olarak değerlendirilmesinde önemliyse

de, bu ilişkinin Türkiye örneğinde çok katmanlı ampirik çalışmalarla irdelenmesi gereği

ortaya çıkmıştır. Bu tezin, gelecekte özellikle Türkiye örneğinde, ikinci nesil teorik

yaklaşımları da dikkate alan ve daha kapsamlı ampirik sınamalar için zemin hazırlaması

beklenmektedir.

41

KAYNAKÇA

Acar, S. (1998). Genel İktisat (3 b.). İzmir: Dokuz Eylül Üniversitesi Yayınları.

Aghion, P. ve Howitt, P. (1998). Endogenous Growth Theory. Cambridge: MIT Press.

Aghion, P., Harris, C. ve Vickers, J. (1997). Competition and Growth with Step-by-Step

Innovation: An Example. European Economic Review, 41, 771-782.

Aghion, Philippe ve Peter,Howitt. (1992). A Model of Growth Through Creative

Destruction. Econometrica, 60(2), 323-351.

Aghion, Philippe; Christopher Haris; Peter Howitt;John Vickers. (2001). Competition,

Imitation and Growth with Step-by-Step Innovation. The Review of Economic

Studies, 68(3), 467-492.

Aghion, Phillipe; Peter Howitt. (2004). Growth with Quality-Improving Innovation: An

Integrated Framework. Handbook of Economic Growth.

Ağır, H. ve Utlu, S. (2011) “Ar-Ge Harcamaları İle Ekonomik Büyüme Arasındaki

Nedensellik İlişkileri: OECD Ülkeleri örneği”, Uluslararası 9. Bilgi, Ekonomi ve

Yönetim Kongresi Bildirileri, Saraybosna-Bosna Hersek.

Akçay, S. (2011) “Toplam Ar-Ge Yatırımları ile Ekonomik Büyüme Arasında

Nedensellik İlişkisi: Amerika Birleşik Devletlerinden Kanıt, Süleyman Demirel

Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(1), 79-92.

Akıncı, M. ve Sevinç, H. (2013). Ar-Ge Harcamaları ile Ekonomik Büyüme Arasındaki

İlişki: 1990-2011 Türkiye Örneği. Uluslararası Sosyal Araştırmalar Dergisi,

6(27), 7-17.

Alcouffe, Alain ve Thomas Kuhn. (2004). Schumpeterian Endogenous Growth Theory

And Evolutionary Economics. Journal of Evolutionary Economics, 14, 223-236.

Arrow, K. (1962). The Economin Implications of Learning by Doing. Review of

Economic Studies, 29(2), 155-173.

Audretsch, D. B. ve Feldman, M. P. (1996). R&D Spillovers and the Geography of

Innovation and Production. The American Economic Review, 86 (3), 630-640.

Avcı, M. (2007). Yenilikçi Teknolojik Gelişme Göstergesi Olarak AR-GE

Harcamalarının Ekonomik Büyümeye Etkisi: Türkiye İmalat Sanayi Üzerine Bir

İnceleme. Muğla: Muğla Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Doktora Tezi.

42

Barutçugil, İ. (1981). Teknolojik Yenilik ve Araştırma Geliştirme Yönetimi. Bursa

Üniversitesi Basımevi.

Bassanini, A. ve Scarpetta, S.,. (2001). The Driving Forces of Economic Growth: Panel

Data Evidence For The OECD Countries. OECD Economic Studies, 33(2001/II),

9-56.

Batelle. (2016). 2016 Global R&D Funding Forecast. New Jersey: ABM Science

Group.

Bilbao‐Osorio, B. ve Rodríguez‐Pose, A. (2004). From R&D to Innovation and

Economic Growth in the EU. Growth and Change, 35 (4), 434-455.

Bozkurt, C. (2015). R&D Expenditures and Economic Growth Relationship in Turkey.

International Journal of Economics and Financial Issues, 5 (1), 188-198.

Britannica, A. (1990). Chicago: Encyclopaedia Britannicai, Inc.

Coe, D. T. ve Helpman, E. (1995). International R&D Spillovers. European Economic

Review, 39 (5), 859-887.

D., R. (1996). Advanced Macroeconomics. Singapure: McGraw Hill Ed.

Del Monte, A. ve Papagni, E. (2003). R&D and The Growth of Firms : Empirical

Analysis of A Panel of Italian Firms. Research Policy, 32(6), 1003-1014.

Demirci, R., Baş, M. ve Tolon, M. (2006). Türkiye'nin AB'ye Uyum Sürecinde Türk

İşletmelerinin Ar-Ge Faaliyetleri. Orta Anadolu işletmecilik

Kongresi,Küreselleşme ve İşletmeler. Tokat.

Dinopoulos, E., Thompson, P. (1998) Schumpeterian growth without scale effects.

Journal of Economic Growth 3: 313-335.

Duran, C., Metin S. (2009). Yeniliğin Yaratıcılıkla Olan İlişkisi ve Yeniliği Geliştirme

Süreci, Yönetim ve Ekonomi, 16(1), 57-71.

Eaton, J. ve Kortum, S. (2006). Innovation, Diffusion, and Trade. NBER Working Paper

Series, 12385, 1-31.

Evci, C. (2004). Ar-Ge Vergi Teşvikleri. Ankara: Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler

Enstitüsü.

Freire-Serén, M. J. (2001). R&D Expenditure in an Endogenous Growth Model.

Journal of Economics, S. 74(1), 39-62.

Genç, M. C. ve Atasoy, Y. (2010). Ar-Ge Harcamaları ve Ekonomik Büyüme İlişkisi:

Panel Veri Analizi. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, V (II), 27-34.

43

Gittleman, M. and Wolff, Edward N. (1995). R&D Activity and Cross Country Growth

Comparisons. Cambridge Journal of Economics, 19(1), 189-207.

Goel, R. K. ve R. Ram. (1994). Research and Development Expenditures and Economic

Growth: A Cross-country Study. Economic Development and Cultural Change,

42, 403-411.

Golsbee, A. (1998). Does government R&D policy mainly benefit scientists and

engineers? American Economic Review, 88(2), 298-302.

Grossman, G. ve Helpman, E. (1991). Innovation and Growth in the Global Economy.

Cambridge, MA: The MIT Press.

Grossman, Gene M. ve Helpman, E. (1994). Endogenous Innovation in the Theory of

Growth. The Journal of Economic Perspectives, 8(1), 23-44.

Guellec, D. and B. V.P.D.L.Potterie. (2000). The impact of public R&D expenditure on

business R&D. OECD Directorate for Science, Technology and Industry (STI)

Working Papers, 1-26.

Gülmez, A. ve Yardımcıoğlu, F. (2012). OECD Ülkelerinde Ar-Ge Harcamaları ve

Ekonomik Büyüme İlişkisi: Panel Eşbütünleşme ve Panel Nedensellik Analizi

(1990-2010). Maliye Dergisi, 163, 335-353.

Jones, C. I. (1995a). R&D-Based Models of Economic Growth. Journal of Political

Economy, 103(4), 759-784.

Jones, C. I. (1995b). Time Series Tests of Endogenous Growth Models. Quarterly

Journal of Economics, 110(2), 495-525.

Jones, C. I. (1998). Sources of U.S. Economic Growth in a World of Ideas. Stanford

University,Working Paper.

Jones, C. I. (2002). Sources of U.S. Economic Growth in a World of Ideas. American

Economic Review, 92(1), 220-239.

Jones, C. I. ve Williams, J. C. (2000). Too Much of a Good Thing? The Economics of

Investment in R&D. Journal of Economic Growth, 5 (1), 65-85.

Kaya, A. A. ve Altın, O. (2009). Türkiye'de AR-GE Harcamaları ve Ekonomik Büyüme

Arasındaki Nedensellik İlişkisinin Analizi. Ege Akademik Bakış, 9(1), 251-259.

Kealey. (1996). The Economic Laws of Scientific Research.

Köklü, A. (1972). İktisat İlmine Giriş. Ankara.

44

Korkmaz, S. (2010). Türkiye’de Ar-Ge Yatırımları ve Ekonomik Büyüme Arasındaki

İlişkinin VAR Modeli ile Analizi. Journal of Yaşar University, 20(5), 3320-

3330.

Kortum, S. (1997). Research, Patenting and Technological Change. Econometrica,

65(6), 1389-1419.

Kutlu, E. (2005). İktisadi Kalkınmada Sosyal, Kültürel ve Siyasal Faktörlerin Rolü. M.

K. (Ed.) içinde, Bilgi ve Kalkınma (s. 89-114). Bursa: Ekin Kitabevi.

Lederman, D. ve Maoney, F. W. (2003). R&D and Development. World Bank Policy

Research Working Paper(3024).

Lichtenberg, F. (1993). R&D Investment and International Productivity Differences.

Tubingen: Mohr.

Mate-Garcia, J. J. ve Rodriguez-Fernandez, J. M. (2008). Productivity and R&D: An

Econometric Evidence from Spanish Firm-Level Data. Applied Economics, S.

40, 1827-1837.

Yaylalı, M., Akan, Y. ve Işık, C. (2010). Türkiye'de Ar&Ge Yatırım Harcamaları Ve

Ekonomik Büyüme Arasındakieş-Bütünleşme Ve Nedensellik İlişkisi: 1990–

2009. Bilgi Ekonomisi ve Yönetimi Dergisi, V(II).

OECD. (2002). Araştırma ve Deneysel Geliştirme Taramaları İçin Önerilen Standart

Uygulama . Frascati Kılavuzu .

OECD. (2016, 6). Main Science and Technology Indicators. 10 20, 2016 tarihinde

OECD: http://www.oecd.org/sti/msti.htm adresinden alındı

OECD, E. (2005). Oslo Kılavuzu,Yenilik Verilerinin Toplanması ve Yorumlanması İçin

İlkeler (3. b.).

Özer, M. ve Çiftçi, N. (2008). Ar-Ge Tabanlı İçsel Büyüme Modelleri ve Ar-Ge

Harcamalarının Ekonomik Büyüme Üzerine Etkisi: OECD Ülkeleri Panel Veri

Analizi. Selçuk Üniversitesi İİBF Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi,

S.16, 219-240.

Pamukçu, T. ve Utku‐İsmihan F. M. (2009). Determinants of R&D Decisions of Firms

in Developing Countries the Case of Turkey. Anadolu International Conference

in Economics.

Park, G. W. (1995). International R&D Spillovers and OECD Economic Growth.

Economic Inquiry, 33(4), 571-591.

Pessoa, A. (2010). R&D and economic growth: How strong is the link? Economics

Letters, 107, 152-154.

45

Piras, G., Postiglione, P. ve Aroca, P. (2011). Specialization, R&D and Productivity

Growth: Evidence from EU Regions. The Annals of Regional Science, 49, 35-

51.

Romer, P. (1986). Increasing Returns and Long Run Growth. Journal of Political

Economy, 94(5), 1002-1037.

Romer, P. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy,

98(S5), 71-102.

Taban, S., Şengür, M. (2014). Türkiye’de Ar-Ge ve Ekonomik Büyüme. AİBÜ Sosyal

Bilimler Enstitüsü Dergisi, 355-376.

Samimi, A.J. ve Alerasoul, S.M. (2009) “R-D and Economic Growth: New Evidence

from Some Developing Countries”, Australian Journal of Basic and Applied

Sciences, 3(4), 3464-3469.

Schumpeter, J. (1970). Capitalizm, Socialism and Democracy. London: Unwin

University Books.

Segerstrom, P. (1998). Endogenous growth without scale effects. American Economic

Review, 88, 1290-1310.

Solow, R. (1956). A Contribution to the Theory of Economic Growth. Quarterly

Journal of Economics, 70(1), 65-94.

Solow, R. (1957). Technical Change and the Aggregate Production Function. Review of

Economics and Statistics, 39(3), 312-320.

Solow, R. (1988). Growth Theory and After. The American Economic Review, 78(3),

307-317.

Stokey, N. L. (1995). R&D and Economic Growth. Review of Economic Studies, 62 (3),

469-489.

Sylwester, K. (2001). R&D and Economic Growth. Knowledge, Technology & Policy,

13(4), 71-84.

Taş, R. (2005). AR-GE Yoğunluğu- Rekabet Gücü İlişkisi Açısından Türkiye – AB

Karşılaştırmalı Analizi. Maliye Sempozyumu. Denizli: Pamukkale Üniversitesi.

Temple, J. (2000). Growth Effect of Education on Social Capital in the OECD

Countries. OECD Working Paper, 00/36.

Tiryakioğlu, M. (2006). Araştırma-Geliştirme Harcamaları ve Ekonomik Büyüme

İlişkisi: Seçilmiş OECD Ülkeleri Üzerine Uygulama. Afyon: Kocatepe

Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Yüksek Lisans Tezi.

46

TÜİK. (2016). Türkiye İstatistik Kurumu.

Unay, C. (1983). Makro Ekonomi (3. Basım). Bursa: Akademi Yayınları.

Ülkü, H. (2004) “R-D, Innovation, and Economic Growth: An Empirical Analysis”,

IMF Working Paper, No.04/185.

Üstünel, B. (1988). Ekonominin Temelleri (Cilt 5). İstanbul: Dünya Yayınları.

Wang, E. C. (2007). R&D Efficiency and Economic Performance: A Cross-Country

Analysis Using The Stochastic Frontier Approach. Journal of Policy Modeling,

29(2), 345-360.

Zachariadis, M. (2004). R&D-Induced Growth in The OECD? Review of Development

Economics, 8(3), 423-439.

Zerenler, M., Türker, N. ve Şahin, E. (2007). Küresel Teknoloji, Araştırma–Geliştirme

(AR-GE) ve Yenilik İlişkisi. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü

Dergisi, 17, 653-667.

47

Ek 1: Tez Çalışması Orijinallik Raporu

48

Ek 2: Tez Çalışması Etik Kurul İzin Muafiyet Formu